索引通过将数据组织成针对相似性比较进行优化的结构，从而显著提高向量搜索的速度。 如果没有索引，暴力搜索会将查询向量与数据集中的每个向量进行比较，随着数据集的增长，这在计算上变得非常昂贵。 例如，搜索 100 万个向量，每个向量有 768 个维度，则每次查询需要计算 100 万个距离。 诸如分层可导航小世界 (HNSW)、倒排文件 (IVF) 或乘积量化 (PQ) 之类的索引方法通过对相似向量进行分组或近似距离来减少这种工作量。 例如，HNSW 构建一个图结构，其中节点代表向量，边连接到附近的邻居。 这允许搜索算法“跳过”图来以对数时间而不是线性时间找到最接近的匹配项。
但是，索引涉及速度、准确性和资源使用之间的权衡。 例如，HNSW 提供快速准确的结果，但需要更多内存来存储图层。 相比之下，IVF 使用诸如 k 均值之类的算法将数据集划分为簇，因此查询仅在最近的簇中搜索。 虽然这减少了计算量，但如果查询落在聚类边界附近，则存在丢失相关向量的风险。 同样，PQ 将向量压缩为更小的代码，从而加快了距离计算，但牺牲了精度。 开发人员必须根据他们的优先级选择索引方法：需要高召回率的推荐系统可能会优先考虑 HNSW，而内存有限的移动应用可能会选择 PQ。 索引过程本身也需要时间和资源，这可能是实时更新的瓶颈。
实际实现需要平衡这些因素。 例如，在使用文本嵌入的搜索引擎中，具有 1,024 个聚类的 IVF 可能会将查询时间从 100 毫秒减少到 10 毫秒，但需要在索引期间预先计算聚类中心。 可以调整 IVF 中聚类的数量或 HNSW 中每个节点的连接数等参数来优化性能。 FAISS 或 Annoy 之类的工具可以抽象一些复杂性，但仍然需要使用真实数据进行测试。 此外，针对静态数据集（例如，IVF）优化的索引可能难以处理频繁的更新，而基于图的方法（例如 HNSW）可以更好地处理动态数据。 通过分析诸如查询延迟、召回率和内存使用率之类的指标，开发人员可以迭代地改进其索引策略，以满足特定的应用程序需求。