为了在可扩展系统中处理连续的向量添加而无需进行完整的重新索引，开发人员可以使用动态索引策略、部分更新和定期优化。这些方法通过避免在新数据到达时重建整个索引来平衡效率和性能。目标是在适应流式数据的同时保持查询速度和准确性。
一种常见的方法是使用动态数据结构的增量索引。例如，HNSW（分层可导航小世界）图允许将新向量直接插入到层次结构中，而无需重建整个图。FAISS 等库通过 IndexIDMap 等包装器支持这一点，它允许通过分配唯一 ID 来增量添加向量。另一种方法是使用增量索引（delta indexes），其中一个较小的临时索引保存最近添加的数据。查询结合主索引和增量索引的结果，并进行定期的后台合并以更新主索引。这类似于搜索引擎处理文档更新的方式。例如，Vespa 或 Apache Solr 使用此类策略来实现近实时更新。此外，分片（sharding）将数据分成更小的、易于管理的块（分片），每个块都有自己的索引。新向量进入一个专用的分片，查询在所有分片上并行运行。向量数据库 Milvus 使用此方法，随着数据增长自动创建新的段（segment），并在低负载期间合并它们。
另一种策略是通过量化或分区进行近似维护。产品量化（PQ）等技术将向量压缩成更小的代码，从而实现高效更新。如果数据分布发生显著变化，可以定期在部分数据子集上重新训练量化码本，而不是在整个数据集上。类似地，倒排文件（IVF）索引将数据分成簇。添加新向量时，它们会被分配到现有的簇中，如果需要，仅对受影响的簇进行重新索引。例如，FAISS 的 IndexIVF 允许通过增量更新簇质心来进行部分重新训练。但是，这需要监控簇质量以避免漂移。混合方法结合了这些策略——例如使用 HNSW 实现快速插入，使用 IVF 实现高效聚类——以平衡灵活性和性能。
开发人员应考虑权衡：动态更新可能会随着时间略微降低查询速度，而分片会增加基础设施的复杂性。RedisVL 或 Qdrant 等工具可以自动化其中一些优化，但理解底层机制有助于定制解决方案。例如，为增量索引设置合并间隔或分片大小阈值需要根据数据速度和查询模式进行测试。关键在于最大程度地减少完全重新索引，同时确保系统在不降低用户体验的情况下适应不断变化的数据。