向量数据库的最佳实践侧重于高效的数据处理、查询优化和系统可扩展性。 这些实践确保在管理来自机器学习模型的高维数据（如嵌入）时具有可靠的性能。 主要领域包括数据准备、索引策略和基础设施设计。
首先，优先考虑数据预处理和标准化。 向量数据库依赖于相似度计算（例如，余弦相似度），而相似度计算对输入规模敏感。 例如，由 BERT 等模型生成的文本嵌入应标准化为单位长度，以确保一致的距离测量。 如果处理图像，请考虑降维技术（如 PCA）以减少不必要的特征，而不会丢失关键信息。 清洁、标准化的数据可减少查询期间的计算开销，并提高结果准确性。 此外，验证嵌入质量——训练不佳的模型或未对齐的数据会降低搜索性能，而与数据库调整无关。
接下来，优化索引和查询策略。 根据您的延迟和召回率要求选择索引方法（例如，HNSW、IVF 或暴力搜索）。 HNSW 图适用于高召回率的场景，而 IVF 对数据进行分区以实现更快但近似的搜索。 例如，电子商务产品推荐器可能会使用具有 1,000 个集群的 IVF 来平衡速度和精度。 通过迭代测试调整 HNSW 中的连接数或 IVF 中的探测计数等参数。 在处理多个输入时，使用批量查询而不是单个请求来减少网络开销。 此外，利用元数据过滤：如果搜索相似的文章，请首先按发布日期进行过滤，以缩小向量搜索空间。
最后，设计可扩展性并监控性能。 通过在节点之间分片数据来实现水平扩展 - 按用户 ID 或区域对向量进行分区以分配负载。 为频繁查询实施缓存（例如，将前 100 个热门视频嵌入存储在内存中）。 使用 Prometheus 等工具监控查询延迟、错误率和资源利用率等指标。 随着数据的增长重新平衡集群，并在模型演化时定期重新训练嵌入。 例如，在从 ResNet-50 切换到 CLIP 后更新图像嵌入可确保与较新的表示兼容。 索引的定期备份和版本控制可防止更新或故障期间的数据丢失。