为了减少向量搜索的延迟，开发人员可以专注于优化硬件、调整索引参数和实施缓存策略。 每种方法都针对系统的不同部分，以提高速度，同时平衡准确性和资源使用。
首先，利用更快的硬件（如 GPU 或专用加速器（例如 TPU））可以显著加快向量计算。 GPU 擅长并行处理，这对于计算大型数据集中高维向量之间的距离至关重要。 例如，像 FAISS（Facebook AI 相似性搜索）或 NVIDIA 的 RAPIDS cuML 这样的库提供了 GPU 优化的最近邻搜索算法实现。 对于大规模数据集，使用此类工具可以将查询时间从毫秒级缩短到微秒级。 此外，优化内存访问模式（例如，确保数据以 GPU 友好的格式存储）可以进一步减少开销。 开发人员还应考虑使用内存数据库或高速存储解决方案（例如，NVMe SSD）来最大程度地减少数据检索延迟。
其次，调整索引参数对于平衡速度和准确性至关重要。 例如，在 HNSW（分层可导航小世界）图中，减少层数或邻居列表的大小（例如，efSearch 或 efConstruction 参数）可以加快搜索速度，但会略微降低召回率。 同样，对于 IVF（倒排文件）索引，减少集群数量或限制每次查询的探针数量可以减少计算工作。 量化技术（如标量量化或乘积量化）将向量压缩为更小的数据类型（例如，8 位整数而不是 32 位浮点数），从而加快距离计算。 例如，将 FAISS 的 IndexIVFPQ 与 8 位量化一起使用可以减少内存使用和延迟，而不会大幅降低准确性。 通过基准测试来试验这些设置有助于确定特定用例的最佳权衡。
最后，缓存机制可以减少冗余计算。 将经常访问的向量或查询结果存储在内存中（例如，使用 Redis 或 Memcached）可以避免重复搜索。 例如，如果平台经常搜索热门项目，则缓存其最近邻居可以立即为重复查询提供服务。 在非高峰时段预先计算近似结果是另一种策略——例如，为用户生成每日推荐并存储它们以供快速检索。 此外，分层缓存（例如，LRU 或基于时间的驱逐）可确保热数据保持可访问状态，而较旧的条目则过期。 对于分布式系统，边缘缓存或内容分发网络 (CDN) 可以通过将结果存储在更靠近用户的位置来最大程度地减少网络延迟。 但是，开发人员必须平衡缓存新鲜度和性能，特别是对于动态数据集。