FAISS、Annoy、Milvus 和 Weaviate 都允许调整索引参数，尽管具体的参数和方法各不相同。FAISS 支持自定义 HNSW 参数，例如 M（每个节点的双向链接数）和 IVF 参数，例如 nlist（聚类数）。Annoy 允许您调整树数量，该参数决定了构建的索引树的数量。Milvus 作为一个向量数据库，公开了与 FAISS 类似的 HNSW 和 IVF 参数，但通过更高级别的配置界面进行操作。Weaviate 也支持 HNSW 调优，包括 M、efConstruction（控制索引构建时的精度）和 ef（查询时的搜索深度）。这些工具提供了对搜索速度、准确性和资源使用之间的权衡的细粒度控制。
调整参数的能力直接影响性能调优。例如，增加 HNSW 中的 M（由 FAISS、Milvus 和 Weaviate 使用）通过创建更密集的图来提高召回率，但也会增加内存使用和索引时间。在 Annoy 中，更高的树数量可以提高搜索准确性，但代价是查询速度变慢和索引大小变大。开发人员必须根据他们的使用案例来平衡这些因素。实时应用程序可能会优先考虑低延迟，方法是使用较小的 M 或更少的树，而批处理系统可以选择使用更大的参数来获得更高的准确性。像 Milvus 和 Weaviate 这样的工具通过允许运行时调整（例如，在查询期间更改 ef）来添加另一层，从而实现动态优化而无需重建整个索引。
具体的例子突出了这些权衡。使用 FAISS 的推荐系统可能会将 IVF 索引的 nlist 设置为 4096，以将数据聚类到更小的区域，从而加快搜索速度，但需要仔细调整以避免过度分区。在 Annoy 中，使用 100 棵树 而不是 10 棵树可能会提高高维数据的召回率，但查询延迟会加倍。Weaviate 用户可以在索引期间设置 efConstruction=200 以确保强大的图连接，然后在查询期间降低 ef=50 以获得更快但精度稍低的結果。这些调整需要基准测试：针对 QPS（每秒查询数）和召回率等指标测试多个参数组合，以确保特定数据集和硬件约束的最佳性能。调整参数的灵活性非常强大，但需要迭代实验，以避免过度或不足地配置资源。