使用数百万个视频向量扩展搜索性能取决于用于管理高维数据的算法、基础设施和优化。 视频向量搜索的核心是将查询向量（例如，用户的输入）与使用余弦相似度或欧几里得距离等相似性指标的大型存储向量数据集进行比较。 挑战在于平衡速度、准确性和资源使用，因为数据集会不断增长。 精确搜索方法（例如，暴力比较）在大规模时变得不切实际，因为它们的时间复杂度随着数据集大小线性增长。 相反，使用近似最近邻 (ANN) 算法（如 FAISS、HNSW 或 Annoy）来用少量的准确性损失来换取显著的速度提升。 例如，FAISS 使用量化和分区等技术对相似向量进行分组，从而减少搜索期间所需的比较次数。
基础设施在处理大规模向量数据集方面起着关键作用。 在内存中存储数百万个向量可能需要 TB 级的 RAM，因此通常需要分布式系统。 例如，跨多台机器分片数据集允许并行处理搜索查询。 具有向量插件的 Elasticsearch 或基于云的解决方案（例如，AWS OpenSearch）等工具提供了托管的扩展选项。 此外，使用 GPU 或专用芯片（例如，TPU）的硬件加速可以显著加快 ANN 计算速度。 例如，FAISS-GPU 利用 CUDA 核心来执行比纯 CPU 实现更快的矩阵运算。 维度缩减（例如，PCA）或使用较低精度的数据类型（例如，8 位整数而不是 32 位浮点数）等优化也减少了内存和计算开销。 视频平台可能会将 512 维的视频嵌入压缩到 128 维，而不会丢失关键特征，从而将存储和计算成本降低 75%。
扩展时会出现实际的权衡。 ANN 算法具有影响召回率（准确性）与延迟的可调参数（例如，HNSW 的“ef”参数）。 较高的召回率通常意味着较慢的搜索速度，因此开发人员必须根据用例进行优先级排序 — 例如，视频推荐系统可能偏重速度，而取证搜索工具则偏重准确性。 缓存经常访问的向量或基于元数据（例如，视频类别）进行预过滤可以进一步提高性能。 例如，流媒体服务可能会先按流派过滤向量，然后再运行 ANN 搜索，从而缩小搜索范围。 监控和基准测试至关重要：随着数据集的增长，可能需要重建索引或调整参数以维持性能。 Milvus 或 Weaviate 等工具可以自动执行某些扩展任务，但了解底层机制有助于开发人员排除网络延迟或不均匀的分片分布等瓶颈。