向量搜索通过结合专门的算法、高效的数据结构和分布式计算技术来处理大型数据集。 核心挑战是快速找到相似的向量，而无需比较数据集中的每个项目，这在规模上是不可行的。 为了解决这个问题，向量搜索系统使用近似最近邻 (ANN) 算法，例如分层可导航小世界 (HNSW)、倒排文件 (IVF) 或局部敏感哈希 (LSH)。 这些算法以少量精度换取显着的提速。 例如，HNSW 构建了一个分层图结构，可以快速遍历以查找邻居，而 IVF 将数据分区到集群中以缩小搜索区域。 这些方法减少了所需的比较次数，使得即使对于包含数十亿向量的数据集，搜索也是可行的。
高效的索引和压缩也至关重要。 向量搜索引擎在索引期间将数据预处理为优化的结构。 例如，乘积量化将高维向量分解为更小的子向量，将它们压缩成代码，从而减少内存使用并加快距离计算。 像 FAISS（Facebook AI Similarity Search）这样的库实现了这些技术，使开发人员能够处理否则将超出可用内存的数据集。 索引还涉及调整参数，例如 IVF 中集群的数量或 HNSW 中的图层数，这可以平衡搜索速度、准确性和资源使用。 例如，一个包含 1 亿个向量的数据集可能使用包含 10,000 个集群的 IVF，确保每个集群大约包含 10,000 个向量，从而使搜索速度比蛮力方法快 10,000 倍。
最后，分布式系统可以水平扩展向量搜索。 像 Elasticsearch 的向量搜索功能或 FAISS 的分布式版本这样的工具将数据集拆分到多台机器上。 分片将数据集分成多个分区，每个分区独立处理，而并行化通过利用多个 CPU 或 GPU 来加速查询。 例如，分布式系统可能会将包含 10 亿个向量的数据集拆分为 10 个分片，每个分片由单独的服务器处理。 查询同时发送到所有分片，并合并结果以返回最佳匹配。 这种方法还提高了容错能力，并允许使用云基础设施进行扩展。 通过结合 ANN 算法、高效索引和分布式计算，向量搜索系统可以在大型数据集上实现实时性能，即使它们增长到 PB 级大小也是如此。