向量搜索流程中影响查询延迟的主要因素包括向量生成时间、索引遍历复杂性以及网络或系统层面的开销。这些因素中的每一个都会引入延迟并可能累积，从而影响搜索查询的整体响应时间。
首先，向量生成时间通常是一个显著的瓶颈。将原始数据（文本、图像等）转换为向量嵌入需要通过机器学习模型处理输入，这可能计算密集。例如，文本查询可能需要经过像 BERT 这样的基于 Transformer 的模型，其中涉及多层矩阵运算。更大的模型或高维向量（例如 768 或 1024 维）会增加处理时间。此外，文本的分词或图像的缩放等预处理步骤也会增加开销。如果向量服务远程托管，客户端和服务之间的网络延迟会进一步延长此步骤的时间。
其次，索引遍历时间取决于所使用的向量索引类型及其配置。像 HNSW、IVF 或基于 PQ 的 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 索引会牺牲一些精度来换取速度，但它们的效率各不相同。例如，HNSW 图需要遍历分层结构，而每层检查的候选节点数量（由 efSearch 等参数控制）直接影响延迟。类似地，IVF 索引将数据分成簇，查询涉及扫描簇的子集（由 nprobe 确定）。参数调优不当可能导致过多的比较或冗余计算。对于大型数据集，即使索引遍历中微小的低效也会导致明显的延迟。
最后，网络和系统层面开销可能会增加不可预测的延迟。在分布式系统中，向量生成服务、向量数据库和应用服务器等组件可能通过网络通信，由于物理距离或拥塞而引入延迟。将索引加载到内存或处理大型数据集的磁盘 I/O 也会减慢查询速度。例如，如果索引未完全缓存到内存中，频繁的磁盘读取可能会阻塞整个流程。此外，资源争用（例如，服务器上的 CPU 或内存瓶颈）或云环境中次优的负载均衡也可能降低性能。这些问题在高吞吐量场景下尤为突出，多个查询竞争有限的资源。
为了缓解这些问题，开发者可以优化向量生成模型（例如，使用更小的模型或 ONNX Runtime 进行更快的推理）、针对其特定数据微调索引参数，以及设计系统以最小化网络跳数（例如，将服务 colocating 或使用边缘缓存）。使用分布式跟踪等工具对流程的每个阶段进行性能分析，有助于找出对延迟贡献最大的组件。