量子计算将通过利用量子并行性和改进高维数据处理，显著提高向量搜索算法的效率和可扩展性。 向量搜索依赖于在大型数据集中查找最近邻（例如，推荐系统或图像检索），但随着数据维度增长，通常会遇到计算瓶颈。 量子算法可以同时处理多种可能性，从而减少相似性比较所需的时间。 例如，Grover 算法为非结构化搜索问题提供了二次加速，可以加速最近邻查询。 量子计算机可以一次评估许多候选向量，而不是按顺序检查每个向量，从而在理想情况下将操作次数从 O(N) 减少到 O(√N)。 这将使搜索十亿级向量数据库更加实用。
特定的量子技术还可以改进高维空间中距离的计算方式。 诸如余弦相似度或欧几里得距离之类的经典方法在高维度下表现不佳，但是诸如量子近似优化算法 (QAOA) 或量子增强的 k-means 聚类之类的量子算法可以更有效地计算这些指标。 例如，量子电路可以将高维向量表示为量子态，从而实现更快的内积计算——相似性搜索中的核心操作。 研究人员已经展示了诸如 HNSW（分层可导航小世界）之类的算法的量子版本，其中量子叠加有助于同时探索多个图路径。 此外，量子机器学习模型可以通过捕获数据中的复杂模式来生成更好的嵌入，从而间接提高向量搜索的准确性。 例如，量子神经网络可能会产生更容易使用量子方法进行聚类或比较的嵌入。
但是，实际采用面临障碍。 当前的量子硬件缺乏处理大规模向量搜索任务所需的量子比特数和误差稳定性。 即使使用 Grover 的理论加速，实际实现也需要纠错和容错系统，这还需要数年时间。 在短期内，混合方法（其中量子处理器处理特定的子程序（例如，距离计算），而经典系统管理其余部分）更可行。 开发人员应监视诸如 Qiskit 或 TensorFlow Quantum 之类的框架，这些框架集成了经典和量子工作流程。 尽管向量搜索的量子优势不是立竿见影的，但了解量子原理（例如，量子比特状态、纠缠）将有助于为未来的优化做好准备。 目前，重点应该放在试验小规模的量子增强算法上，并确定量子优势与经典向量搜索管道中的特定瓶颈对齐的用例。