量子计算有潜力显著提高向量搜索的速度和效率，尤其是在大规模或高维数据集方面。向量搜索依赖于比较数据的数值表示（向量），例如文本、图像或用户偏好，以找到相似之处。传统的近似最近邻 (ANN) 算法随着数据规模的增长面临可扩展性挑战。量子算法，如 Grover 搜索，可以通过将时间复杂度从 O(N) 降低到 O(√N) (在理想情况下) 来加速非结构化搜索任务。 例如，搜索包含 100 万个向量的数据库将需要大约 1,000 次运算而不是 100 万次运算，尽管实际实现取决于克服量子硬件的限制。
量子计算还可以增强向量嵌入的生成或处理方式。 许多向量搜索系统依赖于机器学习模型（例如，transformer）来创建嵌入。量子机器学习 (QML) 算法可以通过利用量子并行性来产生更高效或更高质量的嵌入。 例如，量子神经网络可以比传统模型更有效地处理数据中的复杂关系（例如，语言中的语义细微差别）。 此外，用于线性代数的量子算法，如用于求解线性系统的 HHL 算法，可以优化维度缩减或相似度评分等任务，这些任务对于高效的向量搜索管道至关重要。
然而，向量搜索的实际量子优势仍需数年才能实现。目前的量子设备缺乏实际应用所需的量子比特数量、稳定性和纠错能力。混合方法，其中量子子程序处理特定的瓶颈（如相似度评分），在短期内更可行。 开发人员应关注量子就绪库（例如，TensorFlow Quantum）和混合 ANN 算法的进展。 目前，专注于传统优化（如基于图的索引或硬件加速（GPU/TPU））仍然至关重要，但尝试使用量子模拟解决小规模问题可以为团队未来硬件的改进做好准备。