随着系统规模的扩大，嵌入向量的扩展性挑战主要围绕存储、计算效率和实时处理。嵌入向量是表示文本或图像等数据的高维向量，由于其大小以及有效使用它们所需的复杂操作，大规模管理嵌入向量变得困难。
首先，**存储和内存使用**成为重要问题。例如，一个存储数百万项（例如产品推荐或用户档案）嵌入向量的系统很快就需要 TB 级存储空间。每个嵌入向量可能是 300-1000 维甚至更高，随着数据增长，将这些向量存储在内存中以进行快速访问变得不切实际。降维（例如 PCA）或使用稀疏嵌入向量等解决方案可能有所帮助，但它们通常会牺牲准确性来换取效率。此外，针对向量优化的数据库（例如 FAISS、Milvus）需要仔细调整以平衡内存使用和查询速度，尤其是在跨服务器进行横向扩展时。
其次，**搜索和相似度计算的计算复杂度会增加**。在高维空间中查找最近邻居计算成本很高。精确搜索（例如暴力比较）在规模化时变得不可行，迫使开发者依赖近似最近邻（ANN）算法。虽然 ANN（如 Annoy 或 HNSW 等库中的算法）可以提高速度，但它们会牺牲准确性。例如，准确率 95% 的搜索可能会遗漏相关结果，从而影响用户体验。索引策略也会增加开销：为动态数据集（例如社交媒体信息流中的实时更新）重建 ANN 索引可能会导致系统停顿，或者需要像 Apache Spark 这样的分布式处理框架来高效管理。
第三，**实时生成和分发**带来了挑战。即时生成嵌入向量（例如聊天机器人中的用户查询）需要可扩展的模型推理基础设施。像 BERT 或 CLIP 这样的大型模型计算量大，大规模部署它们需要 GPU 集群或优化的推理引擎（例如 ONNX Runtime）。即使使用高效的模型，如果系统没有并行化，也可能出现延迟峰值。将嵌入向量分发到微服务或边缘设备会带来额外的复杂性，例如确保一致性（例如嵌入向量模型的版本不匹配）或在服务之间传输大量向量时处理网络瓶颈。
总之，扩展嵌入向量需要在存储成本、计算权衡和基础设施设计之间取得平衡。开发者必须选择符合其准确性、延迟和成本要求的工具和架构——无论是优化 ANN 参数、投资分布式数据库，还是简化推理管道。