矢量搜索面临三个主要挑战：处理大规模数据集的可伸缩性、保持搜索结果的准确性以及平衡存储和计算效率。每个领域都需要仔细的设计选择和权衡，才能构建出高效的系统。
第一个挑战是可伸缩性。随着数据集增长到数百万或数十亿个向量，传统的搜索方法变得不切实际。例如，像暴力搜索这样的精确最近邻算法的时间复杂度与数据集大小呈线性关系，这使得它们对于实时应用来说太慢了。近似最近邻（ANN）算法，如 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）或 IVF（Inverted File Index），通过牺牲部分精度来提高速度。然而，将这些算法分布到多个服务器上会增加复杂性。跨节点分片数据有助于提高性能，但这需要管理一致性、负载均衡和故障转移机制。例如，一个拥有 1 亿用户嵌入的推荐系统可能会使用带有分布式分片的 ANN，但节点之间的网络延迟和同步仍然可能影响性能。
第二个挑战是确保准确性。矢量搜索依赖于嵌入（数据的数值表示）来衡量相似度。如果嵌入模型没有经过适当训练，搜索质量就会受到影响。例如，一个训练不当的图像嵌入模型可能会因为颜色模式而将不相关的图像（例如，猫和汽车）归为“相似”。此外，高维向量（例如，BERT 嵌入中的 768 维）可能导致“维度诅咒”，即向量之间的距离变得意义不大。降维技术（例如，PCA）或使用特定领域的距离度量（例如，文本的余弦相似度）会有所帮助，但这需要实验。例如，在电子商务中，产品搜索可能需要优先考虑价格或品牌而不是视觉相似度的自定义度量。
第三个挑战是平衡存储和计算效率。存储数十亿个向量需要大量的内存，特别是在使用 32 位浮点数等高精度格式时。量化（例如，将 32 位浮点数转换为 8 位整数）等压缩方法可以减少内存使用，但会引入近似误差。实时搜索延迟是另一个问题：即使使用 ANN，查询大型索引也可能需要几毫秒，这可能无法满足严格的服务水平协议。在不完全重建索引的情况下增量更新索引会增加复杂性。例如，一个每天添加新用户帖子的社交媒体平台可能会使用增量索引，但随着时间的推移，碎片化的索引可能会降低搜索速度。优化这些权衡通常需要针对特定硬件进行调整，例如利用 GPU 加快距离计算，或使用内存数据库进行低延迟访问。