Какие существуют методы поиска ближайших соседей?

Есть точный перебор, пространственные деревья и приближённые индексы: KD-tree, Ball tree, LSH, HNSW, IVF и варианты с квантованием. Выбор зависит от размерности, метрики, объёма и допустимой потери полноты.

Перебор прост и даёт точный результат, но вычисляет расстояния до всех кандидатов. Деревья полезны в подходящей геометрии и размерности; в высоких размерностях их преимущество часто падает. Приближённые методы обменивают recall на скорость и память. Сравнивайте качество на собственных запросах, учитывая фильтры и обновления индекса. Нормализация векторов и согласованная метрика обязательны для осмысленного ранжирования.