对向量搜索性能进行基准测试需要衡量速度、准确性和可扩展性的工具。流行的选项包括 ANN Benchmarks、VectorDBBench 和 FAISS。这些工具有助于开发人员评估向量搜索系统处理查询、随数据规模扩展以及平衡精度与延迟的能力。例如，ANN Benchmarks 比较 HNSW 或 IVF 等算法，而 VectorDBBench 则专注于 Milvus 或 Pinecone 等向量数据库。选择合适的工具取决于您是在测试算法、数据库还是自定义实现。
ANN Benchmarks 是一个广泛使用的框架，用于比较近似最近邻 (ANN) 算法。它提供 SIFT-1M 或 Glove 等标准化数据集，并衡量查询延迟、召回率和内存使用量等指标。例如，您可以测试 HNSW 在千万向量数据集上的性能，并可视化速度和准确性之间的权衡。该工具的预配置设置减少了样板代码，让开发人员能够专注于结果。它对于算法选择特别有用，例如决定是使用基于树还是基于图的索引方法。
VectorDBBench 专注于对向量数据库进行基准测试。它使用吞吐量（每秒查询数）和资源消耗（CPU/GPU 使用率）等指标来测试 Milvus、Qdrant 或 Weaviate 等系统。例如，您可以模拟 1,000 个并发用户查询一个亿向量数据集，以识别瓶颈。使用 PyTorch 或 TensorFlow 等库的自定义脚本也适用于特定场景，例如测试混合搜索（向量 + 元数据）。关键考虑因素包括数据集大小（小向量 vs. 大向量）、硬件（CPU vs. GPU 加速）和工作负载模式（批量查询 vs. 实时查询）。这类工具有助于开发人员验证性能声明并优化配置。