嵌入维度直接影响相似度计算的准确性和计算速度。更高维度的嵌入（例如，300 或 512 维度）通常可以捕获更细微的语义关系，从而在推荐系统或语义搜索等任务中实现更高的准确性。然而，这需要付出代价：相似度计算（例如，余弦相似度）的复杂度与维度数量呈线性关系。例如，比较两个 1000 维向量需要 1000 次乘法和加法运算，而 50 维向量只需要 50 次运算。在具有数百万个向量的大规模系统中，这种差异会累积，导致更慢的查询时间和更高的内存使用率。用于近似最近邻搜索的 FAISS 或 Annoy 等工具在高维度下效率也会降低，因为索引结构需要更多资源。
通过 PCA（主成分分析）等技术降低维度可以显着提高计算效率，但存在丢失信息的风险。例如，将词嵌入从 300 维降至 50 维可能会丢弃细微的语义差异（例如，区分“happy”和“joyful”），但可以将相似度搜索速度提高 6 倍。这种权衡取决于任务：实时推荐引擎等应用优先考虑速度，并且可以容忍较小的准确性下降，而需要高精度的任务（例如，法律文件检索）可能会保留完整维度。测试至关重要。例如，在图像检索系统中，您可以评估通过 PCA 将 2048 维 ResNet 嵌入降至 256 维是否能在将查询延迟从 200 毫秒降低到 50 毫秒的同时，保持可接受的 recall@k 指标。
当延迟或资源限制超过对峰值准确性的需求时，开发人员应考虑降维。首先进行性能分析：测量查询时间和内存如何随数据集的维度变化。如果 10% 的准确度损失可以节省 50% 的计算成本，则可能是合理的。对于线性关系，使用 PCA；对于非线性结构，使用 UMAP/t-SNE，但请记住这些技术会增加预处理开销。例如，对具有 300 维的 100 万向量数据集进行 PCA 可能需要几分钟，但可以永久地加快查询速度。在实践中，混合方法通常效果最好：离线训练使用高维嵌入，在线推理使用低维嵌入。始终使用真实世界的查询进行验证，以确保简化后的模型满足用户的期望。