向量库的效率在检索增强生成（RAG）系统中至关重要，因为它直接影响系统检索相关信息的快慢和可靠性。向量库是检索阶段的骨干，在这一阶段搜索嵌入（文本的数值表示）以查找上下文相似的数据。如果向量库速度慢或资源消耗高，就会产生瓶颈，降低整个系统的性能。例如，一个未优化的向量数据库可能需要数百毫秒来搜索数百万个嵌入，从而延迟生成阶段并增加用户等待时间。高效的索引方法，如 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排文件索引），常用于加速搜索，但其实现必须权衡速度、内存使用和准确性，以避免影响系统响应能力。
延迟是与向量库效率相关的主要用户体验问题。当用户提交查询时，RAG 系统必须搜索向量库、检索相关上下文并生成响应，所有这些都必须在合理的时间范围内完成。缓慢的向量库会增加检索时间，导致明显的延迟。例如，在客户支持聊天机器人中，即使几秒钟的延迟也可能让期望即时回复的用户感到沮丧。此外，效率低下的向量库可能迫使开发者使用更简单的索引方法或缩小搜索范围（例如，检查更少的嵌入）以满足延迟目标，这可能会返回不太准确的结果。缓存常用向量或使用近似最近邻（ANN）算法等技术可以减轻延迟，但需要仔细调整以保持结果质量。
吞吐量——系统可以同时处理的请求数量——同样受向量库效率的影响。高吞吐量场景，例如同时为数千名用户提供服务，要求向量库能够并行处理多个查询而不会出现明显的速度下降。效率低下的向量库在负载下可能会耗尽计算资源（例如 CPU 或内存），导致所有用户出现超时或性能下降。例如，使用 RAG 的电商产品搜索工具在高峰流量时可能因向量库无法扩展而出现故障。批量处理（在一次操作中处理多个查询）或分布式向量数据库（将数据分散到不同服务器）等优化措施可以提高吞吐量。然而，这些解决方案通常需要权衡，例如基础设施成本增加或在分布式节点之间维护一致性的复杂性。最终，一个经过优化的向量库可以确保 RAG 系统在不同工作负载下保持响应和可扩展性。
