为了在每天都有新数据到达时高效地维护和更新搜索索引，应关注增量更新、部分重新索引和元数据管理。不要重建整个索引，而是只处理新的或修改过的数据。许多向量数据库（例如，Pinecone、Milvus）支持“upsert”操作，允许插入新的嵌入向量或更新现有的嵌入向量，而无需重新处理旧数据。例如，如果每天添加 1,000 个新文档，请生成它们的嵌入向量并将它们 upsert 到索引中。这避免了为所有先前文档重新生成嵌入向量的计算成本。将数据分区成段（例如，按时间）也有帮助：每日数据可能位于单独的索引分区中，允许您只更新最新的分区，同时跨所有分区进行查询。
处理删除和更新需要仔细的元数据跟踪。对于删除，使用元数据标志在索引中将记录标记为非活动状态，而不是立即删除它们。在查询期间，过滤掉非活动条目。对于更新，为修改后的文档生成新的嵌入向量并替换旧条目（或将其标记为过时）。某些系统支持版本化的嵌入向量，其中每次更新都会创建一个新版本，同时保留旧版本以进行回滚或审计。例如，产品数据库可能每天更新价格；不是重建整个索引，而是只更新受影响的产品嵌入向量并调整诸如“last_updated_date”之类的元数据。这最大限度地减少了停机时间，并确保索引在更新期间保持可用。
定期维护对于长期效率至关重要。随着时间的推移，频繁的增量更新可能会使索引碎片化或留下过时的数据，从而影响性能。安排定期优化，例如合并小的索引段或在非高峰时段重建特定的分区。例如，每周运行一个作业可以重新索引最旧的 10% 的数据，以整合碎片化的条目。监控工具应跟踪查询延迟和准确性，以检测由索引碎片化或数据漂移引起的性能下降。如果指标低于阈值，则自动化脚本可以触发部分重新索引。结合这些策略可确保索引保持响应性和准确性，而无需完全重新处理的开销。