向量搜索的可扩展性取决于两个主要因素：所使用的索引方法和可用的计算资源。随着数据规模的增长，挑战在于在搜索高维向量时，既要保持速度又要保持准确性。 传统的精确搜索方法，例如线性扫描（将查询向量与数据集中的每个向量进行比较），对于大型数据集来说变得不切实际，因为它们的时间复杂度与数据大小呈线性关系。 例如，搜索 100 万个向量可能需要几毫秒，但搜索 10 亿个向量可能需要几分钟或几小时，这使得实时查询变得不可能。 为了解决这个问题，使用了近似最近邻 (ANN) 算法，该算法牺牲了一些精度以换取显着更快的查询时间。
诸如 HNSW（分层可导航小世界）、ANNOY（近似最近邻好耶）或 FAISS（Facebook AI 相似性搜索）之类的 ANN 算法通过将向量组织成专门的数据结构来优化搜索效率。 例如，HNSW 构建了一个分层图，其中每一层都允许更快地导航到附近的向量，从而减少了所需的比较次数。 FAISS 使用向量量化等技术，其中向量被分组到集群中，并且搜索侧重于最相关的集群。 这些方法允许查询时间以低于线性的方式随数据大小扩展。 例如，可以使用 HNSW 在 10 毫秒内搜索包含 1 亿个向量的数据集，而线性扫描则需要更长的时间。 但是，更大的数据集仍然需要更多的内存和计算能力，这导致硬件成本和基础设施复杂性方面的权衡。
实际扩展还涉及分布式系统和分区策略。 对于非常大的数据集（例如，数十亿个向量），索引通常使用分片在多台机器上拆分。 每个分片处理数据的子集，并且查询在分片之间并行化。 诸如 Elasticsearch 的向量搜索或 FAISS 的分布式版本之类的工具支持这种方法。 此外，诸如降维（例如，使用 PCA 或自动编码器）之类的预处理步骤可以减小向量大小，从而提高存储和搜索效率。 但是，开发人员必须平衡这些优化：激进的降维可能会降低搜索质量，而过度分区会增加网络开销。 例如，一个处理 100 亿个向量的系统可能会使用 64 维向量（从 512 维减少）和 100 个分片，从而实现每次查询低于 50 毫秒的延迟。 关键是将算法、基础设施和数据特征对齐，以满足特定的性能和准确性要求。