要选择构建速度快的向量数据库，可以考虑以下几点：
数据结构优化：选择适合向量检索的数据结构，如KD-Tree、LSH等，可以提高索引构建速度。
使用GPU加速：如果数据库支持在GPU上进行向量计算和索引构建，可以显著提高速度。
分布式计算：使用分布式计算框架，如Spark或Hadoop，可以并行处理向量索引构建任务，加快速度。
压缩索引信息：可以尝试使用压缩算法减小索引的存储空间占用，从而提高构建速度。
内存映射技术：通过内存映射技术将索引和数据存储在内存中，避免频繁的磁盘读写操作，提高索引构建速度。
使用预训练模型：如果数据库支持直接使用预训练的向量模型，可避免构建索引的过程，提高检索速度。
通过综合考虑以上因素，可以选择适合自己需求的向量数据库，并采取相应措施提高索引构建速度。