在评估用于检索增强生成 (RAG) 的向量数据库或近似最近邻 (ANN) 算法时，请关注以下三个类别：性能指标、准确性指标和实际考量。每个类别都涉及衡量解决方案是否适合您的用例的不同方面，旨在平衡速度、精度和实际限制。
性能指标衡量效率。查询延迟（每次搜索所需时间）和吞吐量（每秒处理的查询数）对于实时应用至关重要。例如，FAISS 在 GPU 上可能提供更低的延迟但消耗更多内存，而 HNSW 则侧重于平衡速度和内存效率。索引时间（构建数据结构所需的时间）对于大型或频繁更新的数据集至关重要。例如，DiskANN 优化基于磁盘的存储，以较慢的索引速度换取较低的内存使用。内存占用也很关键：FAISS 等内存存储需要大量 RAM，而 Annoy 等解决方案使用的内存较少，但可能牺牲速度。应测试数据集大小（例如，处理 100 万 vs 1 亿向量）和维度（例如，768 vs 1536 维）的可伸缩性，因为性能通常会随着维度的增加而下降。
准确性指标决定检索质量。Recall@K（检索到的真实 Top-K 结果的百分比）和 Precision@K（检索到的 Top-K 结果中相关结果的百分比）是基础指标。对于 RAG，更高的 Recall 确保不会遗漏关键上下文，而 Precision 则减少噪声。平均倒数排序 (MRR) 评估列表中第一个相关结果出现的位置高低，这对于顶层结果驱动后续处理的任务非常重要。例如，如果某个 ANN 算法在位置 3 而非 1 返回正确答案，MRR 将从 1.0 下降到 0.33。使用特定领域数据（例如，医学文本 vs 产品描述）进行测试至关重要，因为嵌入质量和 ANN 行为因上下文而异。ann-benchmarks 等工具提供标准化比较，但应补充反映您应用的自定义数据集。
实际考量将指标与实际限制联系起来。速度和准确性之间的权衡是不可避免的：HNSW 可能以 2ms 延迟达到 95% 的 recall@10，而暴力搜索方法可保证 100% 的 recall 但需要 200ms。数据集特征（稀疏 vs 密集向量、更新频率）也会影响选择——有些算法对动态数据处理不佳。硬件限制（CPU vs GPU、可用 RAM）会进一步缩小选择范围。例如，配备 GPU 加速的 FAISS 适用于高吞吐量环境，而 Annoy 等轻量级库适用于资源受限的设置。最后，集成工作（自定义 API、语言支持）和维护成本（例如，重新索引管道）应纳入决策考量。对于小型团队来说，一个较慢但更易于维护的解决方案可能更可取。
