维度通过影响计算复杂度、存储需求以及索引方法的有效性，直接影响向量搜索性能。简单来说，高维向量（具有更多特征）需要更多资源来处理和比较，这会降低搜索速度。例如，在 1000 维空间中计算向量之间的距离比在 10 维空间中涉及更多的算术运算。这种计算开销随着维度的增加呈指数级增长，使得在大规模数据集上进行高效搜索变得具有挑战性。
高维数据的一个主要问题是“维度诅咒”。随着维度数量的增加，数据的稀疏性增加，使得区分向量之间的有意义相似性变得更加困难。例如，在 3D 空间中，彼此靠近的两点明显相似，但在 1000 维空间中，随机向量之间的距离趋于收敛到相似的值，从而降低了欧几里得距离或余弦相似度等传统距离度量的有效性。这种效应迫使搜索算法检查更多候选对象以找到准确结果，从而增加了延迟。像 HNSW 或 IVF 这样的近似最近邻 (ANN) 算法通常通过牺牲部分精度来换取速度，从而缓解了这个问题，但它们的有效性仍然随着维度的增加而下降。
管理维度的实用解决方案包括降维技术，例如 PCA，或者使用来自 BERT 或 ResNet 等模型的嵌入，这些嵌入将信息压缩到更少的维度中。例如，一个 2048 维的图像嵌入可以被降维到 256 维，而不会显著损失搜索质量。开发人员还可以优化索引策略，例如按聚类划分数据或使用乘积量化，以更有效地处理高维向量。平衡维度与计算约束至关重要：较低的维度可以提高速度，但有丢失信息的风险，而较高的维度可以保留更多细节，但以性能为代价。使用特定领域的数据进行测试是找到正确权衡的关键。