向量的维度通过增加计算复杂度和降低距离度量的区分能力来直接影响搜索效率。在低维空间（例如，2D 或 3D）中，数据点分布稀疏，基于距离的算法（如 k-最近邻（k-NN））可以使用欧氏距离或余弦相似度等度量来高效地比较向量。然而，随着维度的增加，向量占据的空间更大，点之间的距离变得不那么有意义——这种现象被称为“维度诅咒”。例如，在 1,000 维空间中，大多数向量最终相互之间的距离大致相等，这使得区分相关匹配变得更加困难。这迫使精确搜索算法必须为每个查询计算所有维度上的距离，导致线性时间复杂度 (O(n))，对于大型数据集来说变得不切实际。即使是点积或 L2 范数计算等简单操作，其性能也会随着维度的增加而急剧下降，消耗更多的内存和处理时间。
极高维空间（例如，4,096 维图像嵌入或 12,288 维文本嵌入）对近似最近邻 (ANN) 算法提出了特定的挑战。首先，像 KD 树或 R 树这样分层划分数据的索引结构会失去有效性，因为高维空间中的超平面难以创建有意义的划分。例如，KD 树的分割决策辨别力下降，导致分区不平衡和搜索速度降低。其次，局部敏感哈希 (LSH) 等近似技术需要更多的哈希函数和更大的表格来保持准确性，从而增加了内存开销。基于图的 ANN 算法（如 HNSW）也面临问题：在高维空间中构建可导航图需要在每个节点上建立更多边缘，以防止搜索路径陷入局部最优解，这会增加索引构建时间和查询延迟。此外，高维数据通常包含稀疏或冗余特征，迫使 ANN 在处理有意义的信号的同时也处理噪声，从而降低了召回率。
为了解决这些挑战，开发者通常采用降维或优化技术。主成分分析 (PCA) 或自编码器可以将高维向量投影到较低维空间，同时保留其关系结构——例如，将 1,024 维图像特征降至 128 维而不会显著损失准确性。乘积量化 (PQ) 等量化方法将向量分割成子向量，将其压缩成更小的代码，从而高效地近似距离。像 FAISS 这样的库将 PQ 与倒排索引结合使用，以便在内存受限的环境中处理十亿级数据集。然而，这些方法涉及权衡：激进的降维可能会丢失有用信息，而量化会引入近似误差。开发者必须根据数据特性试验适合的技术——例如，对密集嵌入使用 PCA，或修剪稀疏数据中的不相关特征。使用实际基准测试（例如，在 768 维文本嵌入数据集上评估 recall@k）对于平衡速度、准确性和资源使用至关重要。