在向量数据库中，选择精确的暴力搜索还是近似索引需要在速度、内存使用和准确性之间进行权衡。暴力搜索方法通过将每个查询与所有向量进行比较来保证完美的准确性，但其扩展性随数据集大小的增加而变差。近似索引通过牺牲部分准确性来优先考虑速度和内存效率，使用基于图或树的结构等技术来缩小搜索空间。正确的方法取决于应用程序对近似程度的容忍度及其性能限制。
暴力搜索在准确性方面表现出色，但对于大型数据集而言变得不切实际。例如，查询 100 万个向量需要 100 万次距离计算，导致延迟与数据集大小成正比——一次查询可能需要几秒钟，这对于聊天机器人等实时用例来说是不可接受的。此外，暴力搜索需要将所有向量存储在内存中，这可能会很昂贵（例如，100 万个 768 维向量消耗约 3GB 内存）。相比之下，HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排索引）等近似方法通过将向量组织到预计算的聚类或图中，将延迟降低到毫秒级。然而，这些结构会增加内存开销。例如，由于分层图链接，HNSW 索引可能比原始向量多使用 30-50% 的内存。尽管速度更快，但近似索引可能会遗漏一些真正的最近邻，其准确性通常通过 recall@k 等指标来衡量（例如，找到前 10 个匹配项中的 9 个）。
决策取决于具体需求。暴力搜索适合精度不可协商的应用场景，例如医学图像检索或法律文档分析。近似方法更适合可扩展、对延迟敏感的任务，例如产品推荐或实时图像搜索。开发人员也可以混合使用方法：对小数据集使用暴力搜索或对近似结果进行后验证。例如，混合系统可以使用 ANN 索引快速检索 100 个候选对象，然后通过精确比较对它们进行重新排序以提高准确性。索引类型（例如 FAISS IVF vs. ANNOY）、基于图的索引中的边计数或索引构建期间的误差范围等参数可以进一步微调速度和精度之间的平衡。