使用向量嵌入会带来几个挑战，开发人员需要解决这些挑战才能构建有效的系统。向量嵌入将文本、图像或用户行为等数据转换为数值表示，从而实现相似性搜索或聚类等任务。然而，它们的实际实现通常涉及权衡和技术障碍，需要仔细规划。
一个主要的挑战是在计算效率和准确性之间取得平衡。高维嵌入（例如，BERT 中的 768 维或 OpenAI 模型中的 1536 维）会降低最近邻搜索等操作的速度，尤其是在大规模情况下。例如，计算数百万个向量的成对相似性在计算上变得非常昂贵。为了缓解这种情况，开发人员通常使用近似最近邻 (ANN) 算法，例如 HNSW 或 FAISS，但这些算法会在召回准确率和速度之间引入权衡。此外，存储大量的嵌入需要大量的内存或存储资源。如果嵌入没有得到优化或正确索引，处理实时推荐的系统可能会遇到延迟问题，从而迫使人们在模型大小或查询响应能力方面做出妥协。
另一个问题是确保嵌入在不同的上下文中保持有意义和一致。嵌入对它们训练的数据很敏感，输入或模型架构的微小变化会改变它们的行为。例如，在医学文本上微调的模型可能会生成在通用聊天机器人中表现不佳的嵌入。同样，版本控制也成为一个问题：如果您更新嵌入模型，旧的嵌入可能与新的嵌入不一致，从而破坏搜索或聚类等下游任务。这需要诸如版本控制索引或向后兼容的模型更新之类的策略。诸如分词或标准化之类的预处理步骤也会影响嵌入质量 - 拼写错误的单词或裁剪不当的图像会导致误导性的向量表示。
最后，管理动态或不断演变的数据增加了复杂性。用户偏好、热门话题或实时传感器数据的嵌入可能需要频繁更新才能保持相关性。例如，在推荐系统中，如果用户的兴趣发生变化，用户嵌入可能会变得陈旧，需要重新训练或增量更新。动态处理这通常涉及混合方法，例如将静态预计算的嵌入与实时调整相结合。调试与嵌入相关的问题也很困难，因为解释高维向量并不直观。诸如降维（例如，t-SNE）或嵌入可视化之类的工具有所帮助，但它们增加了开销，并且不能完全解决复杂模型的“黑匣子”性质。开发人员必须在可维护性和性能之间取得平衡，通常需要进行大量迭代才能使嵌入与系统目标保持一致。