向量搜索优化侧重于提高在高维空间中查找相似向量的速度和准确性，这对于推荐系统或相似度匹配等应用至关重要。三种关键技术包括近似最近邻 (ANN) 算法、量化和高效索引策略。每种方法都会根据用例在搜索速度、内存使用和结果准确性之间进行权衡。
首先，近似最近邻算法，如分层可导航小世界 (HNSW) 或倒排文件索引 (IVF)，通过将数据组织成限制比较次数的结构来降低搜索复杂性。例如，HNSW 构建一个分层图，其中较高层允许在远距离节点之间快速遍历，而较低层则细化结果。IVF 使用像 k-means 这样的技术将数据分成簇，因此搜索只关注相关的簇。这些方法避免了详尽的比较，极大地缩短了搜索时间。例如，一个拥有数百万向量的数据集使用 HNSW 后，查询时间可以从几秒降至几毫秒，且准确性损失极小。
其次，量化技术，如乘积量化 (PQ) 或标量量化，压缩向量表示以减少内存使用并加快距离计算。PQ 将向量划分为子向量，用预训练码本中的代表性代码替换每个子向量，并使用这些代码近似计算距离。这可将存储空间减少 4-8 倍，使更大的数据集能够放入内存中。例如，一个 128 维的 float32 向量（512 字节）使用 PQ 后可能会减少到 64 字节。标量量化将浮点值映射到整数（例如，8 位而不是 32 位），从而简化算术运算。然而，量化会引入近似误差，因此调整码本大小或位深对于平衡准确性和效率至关重要。
第三，硬件和索引优化利用并行处理和数据组织。GPU 通过在数千个核心上并行化距离计算来加速向量运算，而 SIMD（单指令多数据）指令则优化基于 CPU 的搜索。像 FAISS 或 Annoy 这样的库可以预先计算针对特定硬件优化的索引，结合聚类、量化和基于树的遍历。此外，剪枝（忽略低概率搜索分支）或降维（使用 PCA 或自编码器）等技术可以进一步简化搜索。例如，在索引之前将一个 512 维的向量降到 128 维可以减少 75% 的计算时间，而不会显著损害结果质量。开发人员应根据他们的延迟和准确性要求对这些方法的组合进行基准测试，例如结合 GPU 加速的 IVF-PQ。