向量搜索通过动态更新存储和组织向量嵌入的底层索引结构来处理实时更新。与需要对新数据进行全面索引重建的传统搜索系统不同，现代向量数据库使用增量索引技术。当添加新向量或修改现有向量时，系统会将其直接插入索引（例如 HNSW 图、IVF 分区或基于树的结构）中，而无需重新处理整个数据集。这最大限度地减少了停机时间，并确保查询反映最新数据。对于删除操作，一些系统会将向量标记为非活动或使用逻辑删除（tombstoning），而另一些系统则会定期优化索引以移除过期条目。这些操作的效率取决于索引算法以及系统如何在写入速度和查询一致性之间取得平衡。
例如，Milvus 或 Elasticsearch 的向量搜索功能等平台通过利用内存缓冲区和异步后台进程来支持近实时更新。当插入新向量时，它可能首先存储在预写日志（WAL）或临时缓冲区中。然后，这些更新会在流量较低的时段或通过后台线程合并到主索引中。一些系统还将数据分割成较小的段，允许更新针对特定段而不是整个索引。这种方法适用于时间序列数据或电子商务产品推荐等应用，其中新商品或用户交互需要立即出现在搜索结果中。然而，权衡在于索引合并或重新平衡期间，查询性能可能会暂时下降。
开发人员在实现实时向量搜索时应考虑几个因素。首先，索引算法的选择很重要：HNSW 图能很好地处理增量更新，但需要更多内存，而 IVF 索引则需要随着数据分布的变化定期重新训练。其次，一致性模型（例如，最终一致性与强一致性）会影响更新对查询可见的速度。像 Qdrant 这样的系统提供可调的一致性级别，以平衡速度和准确性。最后，混合方法，例如结合内存索引以实现快速写入和基于磁盘的存储以实现持久性，可以优化性能。例如，社交媒体应用可以将最近用户生成的向量缓存在内存中以实现即时可搜索性，同时将较旧的数据批量写入磁盘。监控工具和性能测试对于确保更新不会随着时间推移降低查询延迟或召回率至关重要。