自动化超参数优化可以通过测试参数组合并测量其对性能的影响来系统地识别最佳索引配置。可以应用贝叶斯优化、遗传算法或网格/随机搜索等技术来有效地探索超参数空间。例如，向量数据库索引可能具有以下参数：IVF 结构中的聚类数量、HNSW 图中的层数或量化比特率。优化框架将迭代地对参数集进行采样、评估其性能，并使用结果来指导进一步的探索。这避免了手动试错，并降低了选择次优选项的风险。
要优化的主要指标取决于应用程序的目标。对于搜索系统，一个常见的目的是最大化召回率（检索到的相关结果的比例），同时保持查询延迟低于固定的阈值。例如，您可能会优先考虑在 10 毫秒内达到 95% 召回率的配置。其他指标可能包括索引构建时间、内存使用情况或吞吐量（每秒查询数）。这些指标之间的权衡至关重要：高度准确的索引可能会使用更多内存或花费更长的时间来构建。在实践中，您需要定义一个成本函数来组合这些指标——例如，一个加权分数，其中召回率最大化，但如果延迟超过目标，则会受到惩罚。Optuna 或 Hyperopt 等工具允许定义自定义目标，使您能够平衡多个约束。
要实现这一点，首先定义超参数及其范围（例如，HNSW 的 efConstruction 从 100 到 500）。接下来，设置一个管道，该管道使用采样的配置构建索引，运行基准查询，并测量指标。为了可重现性，请使用固定的数据集和查询集。Optuna 等自动化工具可以处理参数选择、并行试验和结果跟踪。例如，优化 FAISS IVF-PQ 参数可能涉及测试聚类计数（1024 到 4096）和码本大小（8 到 64 位），评估每个参数的 recall@10 和延迟。通过运行数百次试验，优化器会识别出聚类高召回率、低延迟结果的配置。最后，在保留数据集上验证最佳候选者以确保泛化。这种方法比手动调整更具可扩展性，尤其是在处理相互依赖的参数或大型搜索空间时。