为了扩展用于处理大型知识库或高查询量的 RAG 系统的向量存储，三个关键策略是分片、优化索引和基础设施调整。 分片将数据分布到多个节点，以减少延迟并提高吞吐量。 索引优化侧重于平衡搜索速度和准确性。 基础设施变更解决了资源分配和查询路由问题，以在负载下保持性能。
分片将向量存储拆分为更小、更易于管理的分区。 例如，水平分片根据元数据（例如，日期范围或类别）在节点之间划分向量，从而允许并行查询执行。 一些系统使用局部敏感哈希 (LSH) 将相似的向量分组在同一个分片中，从而减少跨节点搜索。 FAISS 或 Elasticsearch 等工具支持通过在集群中分发索引来进行分片。 复制可以补充分片：创建分片的只读副本可以提高可用性并处理读密集型工作负载。 但是，分片需要仔细规划以避免热点 - 不均匀的数据分布会使特定节点过载。
索引优化以牺牲少量准确性来换取显着的性能提升。 近似最近邻 (ANN) 算法（如 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排文件索引））通过将向量组织成可导航的图或集群来加速搜索。 例如，HNSW 构建分层图，其中顶层实现快速粗略搜索，而较低层细化结果。 诸如乘积量化 (PQ) 之类的量化技术将高维向量压缩为较小的代码，从而减少内存使用并加快距离计算。 组合方法（例如，Faiss 中的 IVF-PQ）可以进一步优化吞吐量。 调整集群（IVF）或图连接（HNSW）的数量等参数至关重要 - 基准测试有助于平衡特定工作负载的召回率和延迟。
基础设施调整包括使用内存数据库（例如，Redis）来缓存频繁查询和预计算嵌入。 负载均衡器将传入请求均匀地分配到各个节点，而分层存储则分离热（频繁访问）和冷数据。 对于云部署，Pinecone 或 AWS OpenSearch 等托管服务提供自动扩展和无服务器选项来处理流量高峰。 监视工具（例如，Prometheus）跟踪查询延迟和节点运行状况，并在超过阈值时触发扩展事件。 例如，系统可能会在高峰时段启动额外的分片，或者切换到 GPU 加速索引以执行计算密集型任务。 这些层协同工作，以确保向量存储有效地扩展，而不会降低用户体验。
