Laminar Index RAG实战中如何优化向量数据库查询性能？

Question

在Laminar Index RAG实战中，如何有效优化向量数据库查询性能是一个关键问题。常见的技术挑战包括：如何选择合适的向量维度以平衡存储与检索速度？是否可以通过预处理数据（如降维或归一化）提升查询效率？此外，在大规模数据场景下，如何设计分片策略以减少查询延迟？使用近似最近邻搜索（ANN）算法时，如何在精度与性能间找到最佳权衡点？最后，索引构建参数（如聚类数量、图连接度等）对性能影响显著，应根据具体数据分布和应用场景进行调优。这些问题的解决直接关系到系统的响应速度和用户体验。