向量数据库的性能受到嵌入维度和索引类型的严重影响，两者都直接关系到检索速度、准确性和资源使用。嵌入维度决定了每个向量表示的大小。更大的维度（例如 1024 对比 768）可以捕获更精细的语义细节，但会增加相似性搜索期间的计算开销。例如，比较 1024 维向量比比较低维向量需要更多计算，从而减慢检索速度。然而，在密集文本检索等复杂任务中，更高的维度可能会提高结果质量。相反，更小的维度可以降低内存和计算成本，但有过度简化数据关系的风险，可能导致匹配精度降低。设计人员必须根据用例需求平衡这些权衡。
索引类型决定了向量存储和查询的效率。平坦索引（穷举搜索）能保证完美的准确性，但扩展性差——搜索 100 万个向量需要 O(n) 时间，在大规模场景下不切实际。近似最近邻（ANN）索引，如 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排文件），牺牲部分准确性以换取速度。HNSW 创建分层图结构以实现快速遍历并保持高召回率，适用于低延迟应用。IVF 将数据分成簇，通过聚焦于向量子集来减小搜索空间。例如，具有 100 个簇的 IVF 可能在每次查询时仅搜索数据集的 10%，从而显著提高速度。然而，IVF 的性能取决于簇的质量，如果数据分布随时间变化，簇质量会下降。每种索引类型都有独特的内存、构建时间和查询延迟特性，必须与系统约束相匹配。
对于需要快速检索的 RAG 系统，嵌入维度和索引类型之间的相互作用至关重要。高维嵌入与平坦索引结合对于实时使用来说会太慢，而低维嵌入与 HNSW 结合可能会提供快速但准确性较低的结果。例如，384 维嵌入与 HNSW 结合可以为 100 万个向量提供低于 50 毫秒的延迟，但如果任务需要更高的精度（例如，法律文件检索），具有 IVF-PQ（乘积量化）的 768 维嵌入可能更能平衡速度和准确性。设计选择应优先考虑可衡量指标：如果延迟上限为 100 毫秒，则必须使用较低维度和优化后的索引。此外，索引参数（例如 HNSW 的“efSearch”或 IVF 的“nprobe”）需要根据嵌入特性进行调整。预过滤步骤或混合索引也可能有助于高效处理动态数据或多模态查询。最终，在真实负载下测试组合是优化权衡的关键。
