向量搜索的可扩展性由算法、硬件优化和数据结构效率方面的创新驱动。这些进步侧重于减少计算开销、提高搜索速度以及处理大型数据集，而不会影响准确性。主要发展包括近似最近邻 (ANN) 算法、硬件感知优化以及压缩或简化向量表示的技术。
首先，分层可导航小世界 (HNSW) 图和倒排文件索引 (IVF) 等 ANN 算法显着提高了搜索效率。 HNSW 创建分层图，其中较高层允许快速遍历到近似最近邻，从而减少了所需的距离计算次数。 例如，在一个包含 10 亿个向量的数据集中，HNSW 可以在对数时间内找到最近邻，而暴力破解方法则需要线性时间。 IVF 将向量划分为集群，从而将搜索范围缩小到数据集的子集。 将 IVF 与 HNSW（如 Facebook AI 的 FAISS 库）相结合，通过首先通过集群进行过滤，然后通过基于图的搜索进行细化，从而进一步优化性能。 这些方法以少量精度损失为代价，换取显着的提速，从而使在标准服务器上进行十亿级搜索成为可能。
其次，硬件优化利用 GPU 和并行处理来加速向量运算。 GPU 擅长处理向量搜索中固有的矩阵计算，从而可以批量处理查询。 NVIDIA 的 CUDA 加速 FAISS 或 Google 的 ScaNN 等库使用 GPU 并行性来同时处理数千个向量。 例如，对于大型数据集，单个 GPU 的搜索速度比 CPU 快 10-100 倍。 此外，产品量化 (PQ) 等技术通过将向量拆分为子向量并使用低位码本对每个向量进行编码来降低向量维度。 这可以将内存使用量减少高达 75%，从而允许更多向量放入 RAM 并减少延迟。 PQ 广泛应用于 Milvus 和 Elasticsearch 的向量搜索功能等系统中。
最后，分布式架构和分片策略实现了横向扩展。 通过将数据集拆分到多个节点上，Amazon OpenSearch 或 Weaviate 等系统可以处理 TB 级的数据，而不会使单台机器过载。 分片根据区域、集群或基于哈希的分区来分配向量，从而确保查询仅命中相关节点。 结合内存缓存和负载平衡，这种方法即使在数据增长时也能保持低延迟。 例如，分布式系统可能会将 100 亿个向量拆分到 100 个节点上，每个节点处理一部分工作负载。 这些创新——算法效率、硬件加速和分布式扩展——共同使向量搜索可用于推荐系统、欺诈检测和实时语义搜索等应用。