随着数据集的增长，最近邻检索的质量可能会下降，这是因为遇到“冒充”点的可能性增加——这些数据点在特征空间中看起来非常接近，但在语义上并不相关。 这是因为在高维空间中，随着数据集的增长，随机点之间的距离往往聚集在相似的值附近，从而降低了邻近度的意义。 例如，在一个小型图像数据集中，查询图像的最接近匹配项可能可靠地代表相似的对象。 但是在数百万个数据集里，即使是很小的噪声或巧合的特征重叠也可能产生在数学上看起来很接近但缺乏相关性的邻居。 这种现象在高维度（“维度诅咒”）中被放大，其中距离度量失去了区分能力。
扩展的计算挑战也会影响质量。 精确的最近邻搜索对于大型数据集变得不切实际，迫使开发人员使用近似方法，如局部敏感哈希 (LSH) 或基于树的索引（例如，KD 树）。 这些技术牺牲精度来换取速度，可能会错过真正的邻居或包含冒充者。 例如，使用近似搜索的产品推荐系统可能会检索共享表面属性（例如，颜色或价格）的项目，但无法捕获更深层次的用户偏好。 此外，数据集的增长通常会引入异质性——更多的噪声、异常值或冗余点——这可能会进一步扭曲结果。 在小型语料库上训练的文本搜索系统可能依赖于简单的关键字匹配，但扩展到数十亿个文档可能会浮出不相关的文本，这些文本具有重叠的稀有术语，从而错误地将它们视为有意义的匹配。
为了缓解这些问题，开发人员可以改进距离度量、降低维度或使用特定领域的嵌入。 例如，对于文本数据，从欧几里得距离切换到余弦相似度可以更好地捕获语义关系。 诸如 PCA 或自动编码器之类的技术可以将特征压缩到较低维度的空间中，在这些空间中，距离更有意义。 在实践中，诸如推荐引擎之类的平台通常将近似搜索与二次排序步骤（例如，使用神经网络）相结合，以过滤冒充者。 诸如 FAISS 或 Annoy 之类的工具通过在索引期间将数据聚类到存储桶中来优化速度和准确性，从而减少搜索空间，同时保留相关的邻居。 在扩展数据集时，在可扩展性与精度之间取得平衡仍然是一个关键挑战，需要仔细调整算法和评估指标，以保持检索质量。