为了高效地处理数百万个句子嵌入，重点关注三个核心领域：存储优化、索引策略和检索技术。 每个都需要在资源约束与性能需求之间取得平衡，确保可扩展性而不损害准确性。
存储优化 高效存储嵌入首先要选择正确的格式和压缩方式。 嵌入通常是高维向量（例如，768 或 1024 维），存储为浮点数。 与基于文本的存储相比，使用 HDF5 或 Parquet 等二进制格式可以减少开销。 量化（例如，将 32 位浮点数转换为 8 位整数）可以将存储大小缩小 75%，而准确性损失极小。 例如，一个包含 100 万个嵌入、维度为 768（float32）的数据集需要约 3GB 的空间，但 int8 量化可将其减少到约 0.75GB。 像 Milvus 或 FAISS 这样的专用向量数据库也通过将数据分块存储到分片中并使用内存映射文件来避免将所有数据加载到 RAM 中，从而优化存储。 使用 PCA 或乘积量化 (PQ) 等技术进一步压缩嵌入可以降低维度，同时保留语义含义。
索引策略 高效的索引对于快速检索至关重要。 近似最近邻 (ANN) 算法（例如，分层可导航小世界 (HNSW) 或倒排文件索引 (IVF)）创建结构化索引以加速搜索。 HNSW 构建分层图，其中较高层能够快速“跳跃”到近似邻居，而 IVF 将数据划分为簇以进行由粗到精的搜索。 将这些与 PQ 结合使用（例如，FAISS 的 IVF-PQ 索引）可以进行压缩向量比较。 例如，IVF-PQ 可能会将一个 768D 向量分成 8 个子向量，每个子向量量化为 256 个质心，从而将距离计算从 O(n) 减少到 O(k)，其中 k 是簇的数量。 向量归一化（确保单位长度）等预处理步骤还可以通过将余弦相似度简化为点积来提高索引效率。
检索技术 对于检索，优先考虑批量处理和缓存。 以批处理方式查询嵌入（例如，一次处理 100 个查询）可以利用硬件并行性（GPU/TPU）并减少延迟。 在 Redis 等工具中缓存频繁或最近的查询可以避免冗余计算。 像 Elasticsearch 或 Vespa 这样的分布式系统可以水平扩展，在节点之间分割索引以处理高查询负载。 例如，跨 10 个节点分片索引允许并行搜索，从而成比例地缩短响应时间。 过滤机制（例如，元数据标签）可以在 ANN 步骤之前缩小搜索空间，从而减少计算开销。 最后，像 Prometheus 这样的监控工具可以帮助跟踪延迟和准确性之间的权衡，从而允许动态调整（例如，增加 HNSW 的“efSearch”参数以提高召回率，但会牺牲速度）。 平衡这些技术可确保即使在处理海量数据集时也能实现可扩展的实时性能。