像 SIFT1M、GloVe 和 DEEP1B 这样的标准基准数据集通过为比较提供一致、可重复的基础，在评估向量搜索算法中发挥着关键作用。这些数据集被广泛认可，并包含具有已知特征（例如，维度、分布）的预处理数据，使开发人员能够在受控条件下测试搜索准确性、速度和可扩展性。例如，SIFT1M（100 万个图像描述符）用于在高维空间中压力测试近似最近邻 (ANN) 算法，而 GloVe（词嵌入）评估搜索处理语义相似性的能力。通过使用相同的基准，团队可以客观地将他们的解决方案与已发布的结果进行比较，从而促进该领域的协作和进步。
依赖这些数据集的主要优势在于它们简化了验证。它们消除了管理自定义数据集的开销，这可能既耗时又容易产生偏差。例如，DEEP1B（10 亿个深度学习特征）为测试分布式系统或 GPU 加速搜索提供了大规模的真实世界代理，从而节省了数周的工程工作。基准还建立了基线——例如 recall@10 或查询延迟——这有助于量化权衡。如果 ANN 算法在 SIFT1M 上以每次查询 1 毫秒的速度达到 90% 的召回率，开发人员可以判断它是否适合他们的用例。然而，过度依赖基准也存在缺点。它们可能无法反映特定领域的数据；GloVe 的词向量可能无法很好地表示利基词汇（例如，医学术语），从而导致误导性的结论。基准也可能过时——DEEP1B 的特征是使用较旧的神经网络生成的，可能与现代基于 Transformer 的嵌入不一致，从而扭曲了性能指标。
另一个限制是，基准通常优先考虑通用场景，而忽略了生产中至关重要的边缘情况。例如，SIFT1M 的统一维度（128 个特征）不会测试多模态系统中常见的可变长度嵌入。此外，专门针对基准指标进行优化可能会导致过度拟合——针对 GloVe 的特定向量分布调整的系统可能无法处理稀疏或嘈杂的真实世界数据。尽管存在这些问题，基准对于初始验证仍然非常宝贵。关键是将它们用作起点，并补充特定领域的数据和压力测试以发现差距。例如，在 SIFT1M 上进行测试后，一个团队可能会添加一个具有极端维度（例如，1024-D 向量）的较小数据集，以验证内存效率，确保决策基于标准和实际标准。