实时图像检索涉及在速度、准确性和资源使用之间取得平衡。主要的权衡集中在结果交付的速度与精度、所需的计算资源以及系统的可扩展性上。例如，使用暴力匹配等精确搜索方法可确保高精度，但由于查询速度慢，对于大型数据集而言变得不切实际。近似最近邻 (ANN) 算法（如 FAISS 或 Annoy）通过牺牲一些准确性来加速检索，这可能导致遗漏相关图像。开发人员必须决定其用例中可以接受多少精度损失，例如在社交媒体应用程序中，近乎即时的结果比完美匹配更重要。
另一个权衡涉及计算成本和基础设施复杂性。实时系统通常需要 GPU 或专用硬件来快速处理深度学习嵌入，这会增加运营费用。将图像预处理为嵌入（例如，使用 ResNet 等 CNN）会增加数据摄取期间的延迟，尤其是在频繁更新的情况下。例如，扫描实时摄像头馈送的安全系统必须在高价硬件的成本与即时威胁检测的需求之间取得平衡。此外，在内存中索引大型数据集（例如，使用 Redis 等内存数据库）可以提高速度，但会限制可扩展性，迫使开发人员对数据进行分区或采用分布式系统，从而增加复杂性。
存储和维护开销也发挥着作用。高维嵌入（例如，来自训练模型的 512 维向量）会消耗大量存储空间，需要高效的压缩或降维技术（如 PCA），这可能会降低检索质量。系统还必须妥善处理更新：为新图像重建 ANN 索引可能会导致停机，这在添加新产品的电子商务平台上很常见。最后，调整 ANN 算法的搜索半径或召回率等参数需要持续的实验，这会使维护变得复杂。例如，医学影像工具可能会优先考虑准确性而不是速度，需要频繁地重新调整以确保可靠的诊断，同时管理存储限制。这些权衡迫使开发人员根据特定的应用程序需求做出选择。
