要在 SLA 中为向量搜索设置延迟目标，首先要根据应用程序的用例和用户期望定义最大可接受的响应时间。 例如，实时推荐系统可能需要低于 50 毫秒的延迟，而批量分析工具可以容忍 200 毫秒。 使用基于百分位数的指标（例如，第 95 个或第 99 个百分位数）来考虑可变性，确保即使在高压下，大多数请求也能满足目标。 数据集大小（例如，10M 向量与 1B 向量）、查询复杂性（精确搜索与近似搜索）和硬件约束（CPU/GPU、内存带宽）等因素直接影响此目标。 在代表性数据和负载上进行基准测试有助于验证实际目标。 如果您的搜索涉及过滤（例如，元数据约束），请测试添加处理对延迟的影响，以避免意外。
架构选择对于实现延迟目标至关重要。 使用近似最近邻 (ANN) 索引，如 HNSW 或 IVF-PQ，它们以牺牲轻微的精度为代价来获得更快的查询速度。 例如，HNSW 适用于具有高召回率的低维向量（例如，100-300 维），而 IVF-PQ 更适合扩展到高维数据。 使用分片水平分配工作负载 - 跨节点拆分数据集以并行化查询。 负载均衡器（例如，循环或最少连接）均匀地路由流量，防止热点。 缓存经常访问的向量或结果（例如，使用 Redis）以减少计算开销。 通过使用 SSD 来优化硬件，对于不适合 RAM 的大型索引，使用 GPU 来优化计算密集型嵌入模型。 在非高峰时段预热缓存和索引，以避免冷启动延迟。
为了在负载下保持性能，实施自动缩放（例如，Kubernetes 水平 Pod 自动缩放），该功能会在流量高峰期间添加节点。 使用监控工具（例如，Prometheus、Grafana）实时跟踪延迟、查询吞吐量和错误率。 设置违反警报（例如，第 95 个百分位数超过 50 毫秒）以触发调查。 使用 Locust 或 JMeter 等工具对系统进行压力测试，以识别瓶颈 - 例如，交换索引分区时磁盘 I/O 速度慢。 微调 ANN 参数（例如，HNSW 的“efSearch”或 IVF 的“nprobe”）以平衡速度和准确性。 应用速率限制或请求排队以防止过载，并在拥塞期间优先处理关键查询（例如，付费用户）。 定期重新索引和重新训练模型以适应数据漂移，这会随着时间的推移降低搜索效率。