分布式向量搜索系统需要在网络架构方面进行仔细规划，以平衡性能、可扩展性和可靠性。主要考虑因素包括最小化延迟、优化数据传输以及确保容错性。由于向量搜索涉及跨多个节点比较高维数据点，即使是很小的网络效率低下也可能导致严重的性能下降。开发人员必须设计系统以处理大量并发查询，同时保持低响应时间，特别是在跨数据中心或云区域进行扩展时。
一个关键挑战是在查询路由和数据检索过程中减少延迟。例如，当搜索查询发送到分布式系统时，它通常需要与存储向量数据分片（子集）的多个节点交互。查询协调器与这些节点之间的网络延迟可能会迅速累积。诸如地理分片（将数据放置在离用户更近的位置）或使用内容分发网络（CDN）缓存频繁访问的向量等技术可以提供帮助。此外，对于节点间通信，支持多路复用和更快连接建立的 gRPC 或 HTTP/2 等协议优于传统的 HTTP/1.1。负载均衡也至关重要：查询在节点之间的不均衡分布会造成瓶颈，因此一致性哈希或加权轮询算法等工具可确保请求均匀分散。例如，使用 Apache Kafka 进行实时索引更新的系统可能会将其与负载均衡器配合使用，以有效地分配传入查询。
带宽管理和数据序列化同样重要。向量嵌入（例如，512 维浮点数）可能很大，在节点或副本之间传输它们会消耗大量带宽。量化（将向量精度从 32 位降低到 8 位）或 Protocol Buffers 等二进制编码格式等压缩技术可以减小有效载荷的大小。网络拓扑也很重要：节点直接通信的网状架构可能适用于小型集群，但大型部署通常受益于带有区域中心的层次结构设计，以最大程度地减少跨数据中心流量。对于容错性，复制策略必须考虑网络分区。如果一个节点发生故障，系统应将查询重新路由到副本，而无需等待超时。etcd 或 ZooKeeper 等工具可以帮助管理节点健康检查和服务发现。最后，传输中数据的加密（例如 TLS）以及节点间认证（OAuth、mTLS）的实现对于在传输过程中保护敏感向量数据至关重要。