向量搜索中批量处理多个查询会以不同的方式影响延迟和吞吐量。当查询被单独处理时，每个请求都会等待轮到它，如果系统繁忙，会导致更高的总体延迟。批量处理通过对查询进行分组来减少这种开销，从而实现并行处理，尤其是在像 GPU 这样擅长同时处理多个操作的硬件上。但是，单个批次的延迟可能会增加，因为系统必须等待收集足够的查询才能处理它们。吞吐量通常会提高，因为批量处理可以更有效地利用资源，通过在多个请求中分摊固定成本（例如数据加载）来每秒处理更多的查询。例如，在一个批次中处理 100 个查询可能需要 50 毫秒，而按顺序处理它们可能需要 500 毫秒，从而在略微增加每个批次延迟的情况下显着提高吞吐量。
在对延迟增加略微可接受的高吞吐量场景中，批量查询是有益的。例如，离线推荐系统可以在夜间为数百万个项目生成嵌入，可以通过处理大批量来最大限度地提高吞吐量，从而利用 GPU 并行性。同样，诸如批量相似性搜索（例如，在数据集中查找重复图像）之类的应用程序受益于批量处理，从而减少总处理时间。当硬件加速器可用时，批量处理也会发光，因为它们的架构针对并行工作负载进行了优化。相反，批量处理在低延迟、实时应用程序中是有害的。例如，需要即时结果的面向用户的实时搜索功能（例如，自动完成或实时产品推荐）如果查询被延迟以形成批次，则会受到影响。在这里，较小的批次大小或单个查询是首选，以优先考虑响应能力。此外，内存或计算资源有限的系统可能会因大批量而感到吃力，如果处理超出容量，会导致瓶颈或批次中所有查询的性能下降。
权衡取决于平衡延迟容限和资源利用率。当吞吐量至关重要并且可以对查询进行分组而不违反延迟要求时，批量处理是有利的。例如，视频流服务在非高峰时段为内容分类预先计算嵌入时可以使用大批量。但是，在查询模式不可预测或工作负载变化很大的动态环境中（例如，某些查询需要复杂的计算，而另一些查询很简单），批量处理可能会导致资源分配效率低下。同样，如果查询有严格的截止日期（例如，实时欺诈检测），则延迟它们以形成批次可能会抵消它们的用处。开发人员应测试批量大小并监控延迟/吞吐量指标，以确定其特定用例和基础设施的最佳配置。