嵌入维度——向量中表示数据的值的数量——直接影响搜索质量。更高的维度可以捕获数据中更细微的关系，但也需要更多的计算资源和数据才能有效训练。较低的维度处理速度更快，可能适用于简单任务，但有丢失重要细节的风险。目标是平衡维度，以保留足够的信息进行准确搜索，同时不过度复杂化系统。
更高的嵌入维度允许模型编码项目之间更细微的区别。例如，在文本搜索中，768 维嵌入（如 BERT 模型生成的嵌入）可以通过捕获周围词汇的上下文来区分细微的语义差异，例如“bank”（金融机构）与“bank”（河岸）。然而，这会带来成本：更大的向量需要更多存储空间，增加相似度计算（例如余弦相似度）的延迟，并且在训练数据有限时可能导致过拟合。相反，128 维嵌入（常见于轻量级模型）降低了计算开销，但可能会将不相似的项目分到一起。例如，在产品搜索中，如果“无线耳机”和“蓝牙音箱”的描述共享“无线”或“音频”等关键词，低维模型可能无法区分它们，从而导致不相关的结果。
最佳维度取决于任务、数据集大小和基础设施。如果您拥有大型数据集（例如，数百万个项目），更高的维度（300-1000）通常可以提高搜索准确性，因为模型有足够的示例来学习有意义的模式。对于较小的数据集（例如，数千个项目），较低的维度（50-200）可以防止过拟合并保持系统响应迅速。FAISS 或 Annoy 等用于近似最近邻搜索的实用工具可以缓解高维度的性能问题，但它们会引入精度降低等权衡。例如，在图像搜索中，使用预训练 ResNet 模型的 512 维嵌入可能会产生精确匹配，但需要 GPU 加速才能实现实时结果，而 64 维嵌入可以在 CPU 上运行，但会遗漏细粒度的视觉相似性。开发人员应迭代测试维度：从数据类型的标准大小开始（例如，文本为 300，图像为 128），然后根据 recall@k 或延迟基准等指标进行调整。