向量维度直接影响搜索性能，它需要在准确性、计算效率和资源使用之间取得平衡。较高维度的向量可以捕获更细微的数据关系，从而提高搜索相关性，但同时也增加了计算成本并降低了搜索速度。较低维度的向量处理速度更快，但可能会通过过度简化数据模式而牺牲准确性。维度的选择需要根据具体的用例和系统约束进行权衡。
在准确性方面，更高的维度允许向量表示复杂的特征。例如，一个 512 维的文本向量嵌入可能能够区分不同语境下的同义词，例如“汽车”和“轿车”，而一个 128 维的版本可能会将它们混淆。但是，过高的维度会引入“维度灾难”，即数据点变得稀疏，并且距离度量（如余弦相似度）会失去区分能力。在图像搜索中，一个 2048 维的 ResNet 特征向量可能优于一个 256 维的 PCA 降维版本，但由于未充分利用的维度中的噪声，它在有意义的最近邻比较方面会遇到困难。这迫使开发人员根据他们的特定数据集测试和验证维度，以避免收益递减。
在计算方面，更高的维度会增加内存使用量和延迟。搜索 100 万个 1024 维向量需要 4GB 的内存（使用 32 位浮点数），而 256 维向量只需要 1GB——这对于资源受限的系统来说是一个关键的区别。距离计算与维度呈线性关系：比较两个 768 维向量需要 768 次运算，而比较 1536 维向量对则需要 1536 次运算。近似最近邻 (ANN) 算法（如 HNSW 或 IVF）在高维度中的效果会降低，因为它们的分区策略依赖于有意义的数据聚类，而稀疏的高维空间缺乏这种聚类。例如，一个使用 FAISS 的数据库在 256 维时可能达到 95% 的召回率，但在相同硬件下，在 1024 维时会降至 80%。
实际上，开发人员必须平衡这些因素。如果搜索延迟至关重要（例如，实时推荐），则较低的维度与量化（例如，8 位整数）可能就足够了。对于离线批处理，更高的维度可能需要更长的计算时间。像 PCA 或 UMAP 这样的工具可以帮助降低维度，而不会造成严重的精度损失——例如，将 768 维的 BERT 嵌入压缩到 256 维，同时保留 90% 的语义搜索质量。基准测试至关重要：使用代表生产流量的数据集测试不同维度下的召回率@k 和延迟，以确保做出明智的权衡。像 FAISS 或 Annoy 这样的库提供了最大可用维度的指导（通常为 1000-2000），超过这个范围，性能会急剧下降。