包含数亿或数十亿向量的超大数据集带来了三个主要挑战，这些挑战在较小规模下不太明显：资源需求、算法权衡和数据分布问题。 这些挑战迫使开发人员以较小数据集不需要的方式重新思考基础设施、优化策略和数据管理。
第一个主要挑战是资源可扩展性。 在单台机器上存储和搜索数十亿个向量变得不切实际。 例如，包含 10 亿个 768 维向量（使用 32 位浮点数）的数据集大约需要 3 TB 的 RAM，这超出了大多数服务器的容量。 这迫使分布式系统出现，这给数据分区、网络延迟和同步带来了复杂性。 即使使用分布式系统，为此类数据集构建索引（如 HNSW 或 IVF）也可能需要几天时间，而较小的数据集只需几分钟。 硬件成本也会升级：可能需要 GPU 或专用加速器来处理并行查询处理，但它们的内存限制通常需要分片或压缩，这会降低准确性。 例如，Facebook 的 FAISS 库使用 GPU 集群进行大规模搜索，但跨设备管理数据会增加开销。
第二个挑战是平衡速度和准确性。 近似最近邻 (ANN) 算法在处理大型数据集时会做出权衡，但这些妥协在大规模下变得更加极端。 例如，HNSW 图通过创建分层连接来优先考虑快速遍历，但对于数十亿个向量，图的构建需要仔细调整“efConstruction”之类的参数，以避免过度使用内存或连接不良。 类似地，量化方法（例如，乘积量化）减少了内存占用，但会丢失细粒度的相似性细节，从而导致较低的召回率。 在较小的规模下，这些损失可能可以忽略不计，但对于数十亿个向量，细微的错误会加剧——例如，召回率下降 5% 可能意味着遗漏 5000 万个相关结果。 DiskANN 等算法试图通过将磁盘存储与内存缓存相结合来缓解这种情况，但这会增加延迟和复杂性。
第三个挑战是管理倾斜或嘈杂的数据分布。 大型数据集通常包含会扰乱搜索效率的集群、重复项或异常值。 例如，具有 10 亿用户嵌入的推荐系统可能具有代表热门项目的高密度集群和代表小众兴趣的稀疏区域。 在此类数据上构建的 ANN 索引可能会过度将资源分配给密集集群，从而减慢稀疏区域中的查询速度。 此外，数据质量问题（例如，来自有缺陷的管道的重复向量）可能会浪费存储空间和计算资源。 在此规模上进行清理或删除重复数据需要 Spark 或 Dask 等分布式工具，这会增加运营开销。 动态数据集（例如，实时更新）会加剧这些问题：以增量方式更新 10 亿向量索引可能需要部分重建，而 FAISS-IP 或 Milvus 等现有库仅部分支持此操作。
总之，扩展到数十亿个向量需要分布式基础设施、仔细的算法调整和强大的数据管理，而这些是较小数据集可以避免的挑战。 开发人员必须权衡硬件成本、准确性权衡和数据卫生，以保持性能，这通常需要超出现成工具的自定义解决方案。