多步检索通过引入额外的处理步骤来增加延迟，例如查询优化、上下文收集或跨数据源的迭代搜索。每个步骤都需要计算工作和网络调用（例如，查询数据库、API 或外部系统），这些累积起来会增加延迟。例如，一个首先检索通用文档，然后使用二次查询进行过滤，最后根据知识图谱验证结果的系统，可能比单步方法慢三倍。延迟与步骤数量呈线性增长，但这种关系并非总是简单的——某些步骤可能依赖于其他步骤，从而产生瓶颈。例如，需要人工输入的步骤（如澄清用户模糊的查询）可能会增加不可预测的延迟。
要决定改进的答案质量是否值得付出延迟的代价，开发者必须量化权衡。首先测量单步和多步方法之间的性能差异。例如，如果一个使用多步检索的客户支持聊天机器人实现了 90% 的准确率（而单步是 70%），但增加了 500 毫秒的延迟，则需要评估这 20% 的提升是否符合用户预期。使用 A/B 测试比较两种方法在任务完成率、用户满意度或错误率等指标上的差异。上下文很重要：医疗诊断工具可能优先考虑准确性而非速度，而实时翻译应用则无法容忍延迟。此外，可以实施自适应逻辑——例如，仅在对答案的初始置信度低于某个阈值时才使用多步检索，或仅对复杂查询（如包含模糊术语“Python”需要消歧的查询）选择性地应用多步检索。
实用的策略包括混合架构和优化。例如，预计算常见的多个步骤的工作流（例如，缓存频繁的查询链）或并行处理独立的步骤。搜索引擎可以同时运行初始关键词匹配和语义分析，从而降低总延迟。分布式追踪等监控工具可以找出瓶颈（例如，第二步中的慢速 API 调用）。最后，设定明确的 SLA（服务水平协议）：如果用户期望响应时间小于 1 秒，但多步检索需要 1.5 秒，则应探索优化（例如，更快的硬件、简化步骤）或回退机制（例如，返回一个“足够好”的单步答案，并提供进一步优化的选项）。最终决定取决于是否符合用户需求、领域要求和可衡量的性能基准。
