如果检索速度慢，首先评估你的索引方法。不同的索引技术在速度、准确性和内存使用之间取得平衡。例如，从暴力破解的平面索引切换到近似最近邻 (ANN) 方法，如 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排文件索引）可以大大减少延迟。HNSW 在具有强召回率的高维数据中表现出色，而 IVF 在与量化结合使用时，对于大型数据集来说速度更快。为了做出决定，测量查询延迟和召回率：如果延迟很高但召回率可以接受，则优先考虑更快的索引（例如，具有更少集群的 IVF）。如果召回率下降太多，请考虑调整 HNSW 参数，如层数。FAISS 或 Annoy 等工具提供了用于比较这些权衡的基准。
接下来，评估硬件利用率。向量搜索通常在内存带宽或计算方面遇到瓶颈。如果你的系统使用 CPU，则切换到 GPU 加速（例如，通过 CUDA 支持的库如 FAISS-GPU）可以加快距离计算，特别是对于批量查询。或者，通过确保数据存储在内存映射文件中来优化 CPU 使用率，从而减少磁盘 I/O。如果延迟不稳定，请检查索引是否已在机器之间分片以及负载平衡是否有效。例如，将索引拆分为适合 GPU 内存的分片可以减少传输开销。分析资源使用情况：如果 GPU 利用率较低，则问题可能是数据传输延迟，而不是计算。PyTorch Profiler 等工具可以查明瓶颈。
最后，减小向量大小。通过 PCA 等技术降低维度或使用更小的嵌入模型（例如，从 768 维 BERT 切换到 128 维 DistilBERT）可以减少内存和计算。量化（例如，8 位而不是 32 位浮点数）也有帮助——FAISS 的 IVF_PQ 索引结合了聚类和乘积量化来实现此目的。测试对准确性的影响：如果将维度从 512 降低到 256 仅使召回率下降 2%，但查询速度提高了 4 倍，则这是一个可行的权衡。测量内存占用和吞吐量变化——如果内存是约束，则优先考虑量化。对于嵌入，使用下游任务进行验证，以确保质量不会受到影响。在提交之前，首先进行非破坏性优化（例如，在暂存环境中测试更小的向量）。
