向量搜索通过高效的数据结构、压缩技术和存储优化策略来管理内存使用。 核心在于，向量搜索涉及存储和查询高维向量，由于其大小，这会消耗大量内存。 为了解决这个问题，系统通常采用诸如降维、量化和近似最近邻 (ANN) 算法之类的方法。 例如，使用乘积量化时，向量被分成子向量，每个子向量由较小的码本条目表示，从而大大减少了内存占用，而不会丢失关键信息。 类似地，诸如分层可导航小世界 (HNSW) 图之类的技术通过将向量组织成互连节点的层来优化内存，从而平衡了搜索速度和存储效率。
另一种关键方法涉及优先考虑内存效率的索引策略。 例如，倒排文件 (IVF) 索引将向量划分为集群，允许系统仅存储集群质心和指向关联向量的指针。 这减少了冗余存储，并将搜索范围限制在相关集群。 此外，内存映射文件或磁盘存储可以将不常用的数据卸载到磁盘，同时将热数据保存在 RAM 中。 但是，这需要仔细调整以避免性能损失。 开发人员还可以使用压缩向量格式，例如 8 位整数而不是 32 位浮点数，这可以减少 75% 的内存使用量，而精度损失最小。 FAISS 或 Annoy 等工具开箱即用地实现了许多这些优化，允许开发人员根据其用例在内存、速度和精度之间进行权衡。
最后，向量搜索中的内存管理通常涉及在实时需求与资源约束之间取得平衡。 例如，Redis 等内存数据库或专用向量数据库（例如，Milvus）使用分层存储：最近的或高优先级的向量驻留在更快、更昂贵的内存中，而较旧的数据移动到更便宜、更慢的存储中。 分片——将数据分布在多台机器上——也有助于水平分配内存负载。 对于大规模系统，混合方法将诸如单个向量的量化和基于图的索引之类的技术相结合，以实现高效搜索。 一个实际的例子是电子商务推荐引擎存储数百万个产品嵌入：使用乘积量化减少了每个向量的内存，而 HNSW 确保了快速查找。 开发人员必须评估他们的特定需求，例如查询延迟容忍度和数据集大小，以选择正确的策略组合。