为了解决向量检索中的延迟，应用程序可以采用诸如异步处理、预取和多阶段索引等策略。 这些方法旨在通过将任务与其他工作重叠来隐藏延迟，或通过优化的数据结构来减少处理时间。 以下是三种实用的方法：
1. 异步查询和并行处理 异步处理将向量结果的请求与立即使用它们的需求解耦。系统不会在等待检索操作时阻塞应用程序，而是启动查询并继续处理其他任务。 例如，在具有实时键入建议的搜索功能中，UI 可以显示部分匹配项（如基于文本的结果），而后端异步获取基于向量的建议。 一旦向量结果到达，它们就会无缝更新界面。 这种方法使用非阻塞 I/O、回调或承诺等技术（例如，Python 的 asyncio 或 JavaScript 的 async/await）。 但是，开发人员必须管理乱序响应，并确保结果到达时仍然相关。
2. 预取可能的结果 预取会预测未来的查询并提前检索向量。 例如，视频流应用程序可能会根据用户的观看历史记录或会话行为，预加载与用户当前正在观看的电影相似的电影的嵌入。 这需要分析模式——例如常见的导航路径或热门查询——以预测要加载的数据。 将这些预计算的向量缓存在内存中（使用 Redis 等工具）可以在用户触发下一个操作时立即访问。 权衡是增加内存使用量和预测的计算开销，因此它最适合具有可预测用户行为或重复工作流程的场景，例如分页搜索结果。
3. 使用较小索引的多阶段搜索 将检索分成多个阶段可以通过在应用精确匹配之前快速过滤候选对象来减少延迟。 一个小的、近似的索引（例如，主数据集的量化版本）可以将结果从数百万缩小到数千个候选对象。 例如，电子商务产品搜索可以首先使用轻量级索引按类别或颜色（编码为粗略向量）过滤项目，然后在候选项目上应用详细的相似性搜索。 像 FAISS 这样的库支持将数据分区到集群 (IVF) 中或使用分层可导航小世界图 (HNSW) 来实现此目的。 虽然这加快了检索速度，但如果初始过滤过于激进，则存在错过相关结果的风险，因此必须仔细调整集群大小或近似精度等参数。
通过结合这些策略，开发人员可以平衡速度和准确性，同时保持响应能力。 选择取决于应用程序对陈旧数据的容忍度、资源约束和用户交互的可预测性。