向量搜索中速度和准确性之间的权衡源于用于在高维空间中查找相似向量的计算技术。 向量搜索算法通常根据它们详尽地比较向量的方式，优先考虑速度或准确性。 诸如暴力搜索之类的精确方法，会检查针对查询的每个向量，以确保完美的准确性，但是随着数据集大小的增长，速度会变慢。 近似最近邻 (ANN) 算法，例如 HNSW 或 IVF，会牺牲一定的准确性，以通过限制向量子集的比较或将数据组织成允许更快查找的结构来加快搜索速度。 选择取决于应用程序：实时系统可能更喜欢速度，而分析任务可能需要更高的准确性。
具体技术突出了这种权衡。 例如，分层可导航小世界 (HNSW) 图在向量之间创建分层连接以实现快速遍历，但每个节点的连接数等参数会直接影响结果。 增加连接通过探索更多路径来提高准确性，但会减慢搜索速度。 同样，倒排文件 (IVF) 方法将数据划分为集群，并且仅搜索查询最相关的集群。 使用较少的集群会加快搜索速度，但如果查询与集群边界的对齐不好，则可能会遗漏匹配项。 诸如乘积量化 (PQ) 之类的量化方法将向量压缩为更小的表示形式，从而减少了内存使用并加快了比较速度，但是引入了近似误差，从而降低了准确性。 这些设计选择迫使开发人员根据他们对误差与延迟的容忍度来调整参数。
平衡速度和准确性取决于用例。 例如，在推荐系统中，具有 90% 召回率的 10 毫秒响应可能是可以接受的，而医学影像数据库可能需要 99% 的准确率，即使搜索花费数秒。 混合方法可以提供帮助：IVF 可以首先将数据集过滤到候选者子集，然后对该子集进行精确搜索。 监视诸如 recall@k（找到多少个真实 top-k 结果）和查询延迟之类的指标有助于验证方法是否满足要求。 开发人员还应考虑硬件约束—FAISS 或 Annoy 之类的 ANN 库针对 GPU/CPU 使用率进行了优化，这可以减轻速度损失。 最终，目标是找到最小可接受的准确性阈值，同时最大程度地提高速度，这需要迭代测试和调整。