优化语义搜索中的查询吞吐量需要在速度、准确性和资源使用之间取得平衡。三个关键技术包括提高索引效率、优化硬件和模型性能，以及实施智能缓存或扩展策略。每种方法都针对系统中不同的瓶颈，以在不牺牲相关性的情况下处理更多的每秒查询。
首先，高效的索引和近似最近邻 (ANN) 算法是基础。语义搜索通常依赖于比较向量嵌入，而对于大型数据集来说，暴力相似性检查太慢了。FAISS、HNSW 或 Annoy 等 ANN 库创建优化的数据结构来加速搜索。例如，HNSW（分层可导航小世界）将向量组织成一个分层图，允许快速遍历且精度损失极小。此外，使用元数据（例如类别或日期范围）进行预过滤可以减少需要比较的向量子集。如果查询仅限于“2023 年发表的文章”，系统只会搜索该子集，从而节省计算时间。像 PCA 这样的降维技术也可以缩小向量大小，从而加快比较速度，而不会显著影响结果质量。
其次，硬件和模型优化直接影响处理速度。使用 GPU 进行查询编码或相似性计算利用了并行处理，这对于批量操作尤其有效。例如，在 GPU 上同时处理 100 个查询可能比在 CPU 上按顺序处理它们更快。量化（将 32 位向量转换为 8 位整数）可以减少内存带宽使用并加快计算速度。模型的选择也很重要：较小的语言模型（例如 DistilBERT 或 TinyBERT）以牺牲微小的精度增益换取更快的推理速度。剪枝神经网络中未使用的层或使用 ONNX Runtime 进行优化执行可以进一步降低延迟。例如，从 BERT-base 切换到精简版本，编码时间可能会减少 40%，而对搜索质量的影响极小。
最后，缓存和分布式架构可以防止系统过载。缓存频繁的查询结果或预计算的嵌入可以避免冗余处理。混合方法可以缓存排名前 100 的热门搜索词的嵌入，从而为热门查询提供即时结果。水平扩展，例如将向量索引分片到多个服务器上，可以分摊工作负载。如果数据集被分成四个分片，每个服务器处理 25% 的数据，搜索后合并结果。负载均衡器还可以将传入的查询均匀地分配到搜索服务的副本上。异步处理（例如，使用 Python 的 async/await 或 Kafka 进行排队）通过避免线程阻塞操作，让系统能够处理更多并发请求。这些策略共同提高了吞吐量，同时在高负载下保持响应能力。