嵌入模型的选择通过影响向量的维度、索引/查询期间的计算开销以及内存需求，直接影响向量数据库的大小和速度。嵌入模型输出维度各不相同——例如，生成 384 维向量的模型与生成 1536 维向量的模型相比，产生的数据占用空间会更小。更大的向量需要更多的存储和内存，这会增加数据库的大小并减慢索引或相似性搜索等操作。此外，具有复杂架构的模型（例如，大型 Transformer）生成嵌入可能需要更长时间，从而延迟数据摄取和实时查询处理。例如，即使都在同一个数据库中托管，使用 OpenAI 的 text-embedding-3-large（3072 维）比使用 all-MiniLM-L6-v2（384 维）需要明显更多的存储和计算资源。
数据库性能还取决于向量的索引方式。高维向量需要近似最近邻 (ANN) 算法，如 HNSW 或 IVF，这些算法会牺牲部分精度以换取速度。例如，一个 1536 维的向量可能迫使数据库在 HNSW 图中使用更多层来维持搜索精度，从而增加内存使用量和查询延迟。低维向量简化了索引，从而实现更快、更省内存的搜索。然而，较小的嵌入可能会牺牲语义丰富性，导致检索质量下降。像 BERT 这样的模型可以捕捉细微的文本关系，但会生成大型向量，而像 TinyBERT 这样的蒸馏模型则以牺牲精度为代价提供更快的推理速度。开发者必须根据用例需求平衡这些因素——实时系统可能优先考虑较低维度和更简单的模型，即使这意味着结果的精度略有降低。
对于实时 RAG 系统，权衡主要集中在延迟、精度和资源成本上。更快、更小的模型可以减小数据库大小和查询时间，但有丢失相关上下文的风险。例如，使用 Sentence-T5（768 维）而不是 text-embedding-ada-002（1536 维）可能将搜索延迟从 50 毫秒缩短到 20 毫秒，但可能返回不太准确的文档块。相反，高精度模型会给基础设施带来压力：一个 1536 维的向量数据库可能比一个 384 维的数据库需要多 4 倍的内存，从而增加云托管成本。量化（例如，将 32 位浮点数转换为 8 位整数）或降维等技术可以缓解这种情况，但这会引入额外的预处理步骤和潜在的精度损失。最终，选择取决于系统是优先考虑速度（例如，需要亚秒级响应的聊天机器人）还是精度（例如，法律文档分析），而硬件限制（GPU 可用性、RAM）进一步影响决策。
