近似搜索方法通过减少寻找结果所需的比较次数，通常采用优先考虑速度而非穷尽精确性的技术，从而实现比暴力搜索更快的查询速度。暴力搜索方法将查询与数据集中的每一项进行比较，这能保证精确结果，但随着数据增长，计算成本会变得非常高昂。近似方法，如局部敏感哈希 (LSH)、图基索引 (例如 HNSW) 或乘积量化，通过将数据组织成特定的结构来避免这种情况，这些结构允许以更少的比较找到“足够好”的结果。例如，Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) 等方法构建基于树的索引来划分数据，使得查询能够完全跳过数据集的大部分。
速度提升来源于两个关键策略：**预处理**和**概率保证**。在预处理阶段，近似方法将数据组织成优化的结构（例如聚类、图或哈希表），将相似项分组。在查询时，这些结构允许算法专注于可能候选的子集。例如，HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 构建分层图，搜索从粗糙层开始，然后在更深层细化结果，从而大幅减少搜索空间。与总是检查 100% 数据的暴力搜索不同，近似方法可能只检查 1-10%，具体取决于参数。这在实践中效果很好，因为许多应用（例如推荐系统、图像检索）优先考虑快速、相关的结果而非完美的精确性。
权衡通常在**速度、精度和资源占用**之间进行。更快的查询时间通常意味着接受错过精确最近邻的微小几率。例如，一个具有 95% 召回率（找到真实最佳匹配的 95%）的方法可能比暴力搜索快 100 倍。开发者会调整探测次数（在 LSH 中）或图连接数（在 HNSW 中）等参数来平衡这一点：更高的值会提高精度，但会减慢查询速度。内存开销是另一个考虑因素——FAISS 或 Annoy 等索引需要存储额外的结构，这会增加内存使用。最终，选择取决于用例：近似方法在速度和可扩展性比完美性更重要的情况下表现出色，而暴力搜索在需要严格精确匹配的场景中仍然是必需的。