要选择速度快的向量数据库，可以考虑以下几个因素：
索引结构：向量数据库的索引结构对检索速度影响很大。常见的索引结构包括k-d 树、LSH、HNSW 等，可以根据实际使用场景选择适合的索引结构。
检索算法：不同的向量数据库使用的检索算法会影响检索速度。一些先进的近似最近邻算法（如FAISS、ANNOY等）可以提高搜索速度。
支持的查询类型：根据项目需求，选择支持的查询类型，如精确查询、近似查询等。
适配性：考虑向量数据库在您的具体应用场景中的适配性，包括向量维度、数据量、实时性要求等。
性能表现：可以查看向量数据库的性能表现，包括平均检索时间、内存占用等指标。
社区支持：选择一个由活跃社区维护的向量数据库，可获得更多技术支持和更新。
综合考虑以上因素，可以选择一款速度快且适合自己需求的向量数据库。