语义搜索系统需要在准确性（结果的相关性）和性能（返回结果的速度）之间取得平衡。更高的准确性通常需要对文本含义进行更深入的分析，这可能会降低查询速度。例如，使用像 BERT 这样的大型语言模型将文本编码成向量，可以捕获词语之间细微的关系，但这需要大量的计算。另一方面，像关键词匹配或 TF-IDF 这样的简单方法速度更快，但可能会遗漏上下文，导致结果不太精确。开发者必须在投资复杂的模型以获得更好的相关性，或使用更简单的方法优化速度之间做出选择，具体取决于他们的用例。
一个关键的权衡涉及算法和基础设施的选择。例如，向量数据库中的精确最近邻搜索通过比较每个可能的向量来保证准确匹配，但对于大型数据集来说，这是不切实际的。近似最近邻 (ANN) 算法，如 HNSW 或 FAISS，通过接受微小的不准确性来加速搜索，将延迟从几秒减少到几毫秒。然而，这可能会导致热门结果偶尔遗漏最相关的匹配项。同样，像索引或缓存这样的预处理步骤可以提高性能，但可能会限制灵活性——预先计算的嵌入不能轻易适应新数据，而无需重新索引，这会影响新鲜度和准确性。这些选择迫使开发者优先考虑实时响应能力或最新、精确的结果。
应用场景也决定了在哪里取得平衡。在电子商务中，如果一个快速但稍微不太准确的搜索可以帮助用户快速过滤成千上万的商品，那么它是可以接受的。错过一些相关的商品比保持界面响应速度更重要。相反，法律或医疗搜索工具需要高精度，即使查询需要更长的时间，因为忽略关键信息会产生严重的后果。混合方法，如将关键词过滤器与语义重排序相结合，提供了一个中间地带：首先使用简单的方法快速获取初始结果，然后使用更小、更准确的模型进行优化。例如，一个系统可能会使用 Elasticsearch 进行快速的基于关键词的检索，然后应用一个轻量级的神经模型来重新排序前 100 个结果。这平衡了速度和精度，但也增加了复杂性，需要仔细调整以避免基础设施过载。