高维嵌入（例如，512–2048 维度）和低维嵌入（例如，64–256 维度）在检索准确性和系统性能之间存在权衡。更高维度通常能捕捉更细微的数据关系，提高检索质量，但需要更多计算资源。较低维度牺牲了一些细节，以换取更快的处理速度和更低的内存使用。选择哪种维度取决于应用的具体需求，例如精度要求或硬件限制。
检索准确性 高维嵌入擅长保留数据中的细微差异。例如，在自然语言处理中，1024 维向量可以根据细微的上下文或情感差异区分“happy”（快乐）和“joyful”（高兴）等同义词。在图像检索中，更高维度可以编码纹理、颜色和形状等低维度可能忽略的细节。然而，过高的维度可能会过度拟合数据中的噪声，尤其是在训练样本有限的情况下。低维嵌入简化模式，这可以在数据稀疏或嘈杂的情况下提高泛化能力。例如，通过 PCA 等技术将 512 维嵌入降至 128 维，可能会丢弃不相关的特征，从而使检索对于新闻文章中对广泛主题进行分类等简单任务更具鲁棒性。尽管如此，这种压缩存在丢失关键细节的风险，可能导致复杂查询中的错误匹配。
系统性能 低维嵌入显著降低了计算开销。64 维向量需要更少的内存，并在检索过程中实现更快的距离计算（例如，余弦相似度）——这对于聊天机器人或推荐引擎等实时应用至关重要。例如，存储 100 万个 64 维嵌入的数据库需要约 256MB RAM（按每个浮点数 4 字节计算），而 1024 维嵌入则需要约 4GB。这会影响延迟：使用 FAISS 或 Annoy 等优化库搜索 64 维向量可以比高维搜索快 10–100 倍。高维嵌入会给基础设施带来压力，尤其是在大规模应用中。它们会增加分布式系统中的网络负载，并需要更强大的硬件进行训练和推理。然而，现代近似最近邻（ANN）算法通过以轻微的准确性损失换取速度来减轻这些成本，使得在高维环境下的生产级检索成为可能。
平衡权衡 最优嵌入维度取决于问题和约束。对于需要高精度的任务，例如法律文件搜索或医学图像分析，遗漏细微之处会带来高昂的成本，此时高维度更可取。低维度适合对延迟敏感的应用（例如，自动完成功能）或资源受限的边缘设备。混合方法，例如使用高维度进行训练并压缩后用于部署，提供了一个中间路线。例如，BERT 嵌入（768 维）可以提炼成 256 维向量，同时在某些任务中保留 90% 的准确性。开发者应该进行实验：原型阶段从高维度开始，然后测试降维，找到在可接受的准确性范围内最小的维度。在 A/B 测试期间监控 recall@k 和查询延迟等指标有助于验证决策。最终目标是将嵌入维度与技术限制以及用户对速度和准确性的期望相结合。
