向量搜索面临的可扩展性挑战主要源于计算复杂度、内存使用以及分布式系统设计。随着数据集的增长，执行相似性搜索所需的时间和资源呈指数级增长。例如，对于包含数百万或数十亿向量的数据集，精确最近邻搜索算法（如 k-d 树或暴力搜索方法）变得不切实际，因为它们的扩展性与数据大小成线性关系。高维向量（例如，来自机器学习模型的 512 维嵌入）加剧了这个问题，因为向量之间的距离计算变得计算密集。这迫使开发者使用近似最近邻 (ANN) 算法，这些算法牺牲一些精度以换取速度，但仍然需要仔细优化。
另一个挑战是有效管理内存和存储。向量索引，例如使用 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排文件索引）构建的索引，会消耗大量内存，尤其是在处理大型数据集时。例如，十亿个 768 维向量以 32 位浮点数存储将占用大约 3 TB 的内存，这超出了大多数单机的容量。分布式系统可以通过在节点之间分片数据来缓解这个问题，但这会引入保持一致性、处理节点故障以及最小化查询路由期间延迟的复杂性。FAISS 或 Milvus 等工具部分解决了这些问题，但需要针对特定工作负载进行调优，例如平衡分片大小或优化节点之间的通信。
最后，实时更新和查询吞吐量构成了可扩展性障碍。向索引添加新向量通常需要重建或重新平衡数据结构的一部分，这可能导致停机或延迟峰值。例如，处理实时用户生成内容的推荐系统必须在不降低查询性能的情况下处理持续的索引更新。此外，高查询吞吐量（例如，每秒数千个请求）需要高效的负载均衡和缓存策略。将索引划分为静态和动态段或使用混合存储（热数据在内存中，冷数据在磁盘上）等解决方案有所帮助，但它们增加了操作开销。这些权衡使得向量搜索的扩展成为资源分配、算法效率和系统可靠性之间的平衡。