要找到构建速度快的向量数据库，您可以考虑以下几点：
数据库类型：选择专门用于存储和处理向量数据的数据库，如Milvus、Faiss等，这些数据库针对向量数据进行了优化，能够提供更快的索引构建速度。
索引类型：选择适合您数据和查询需求的索引类型。例如，对于高维稀疏向量，可以考虑使用LSH（局部敏感哈希）索引；对于低维稠密向量，可以考虑使用IVFADC索引。
硬件和资源：确保您的服务器硬件配置足够高，包括CPU、内存和存储，以提升索引构建的速度。您还可以考虑使用GPU 加速索引构建。
数据预处理：在构建索引之前，对数据进行预处理，如去重、降维、归一化等，可以提高索引构建的效率。
并行处理：使用并行处理技术，将索引构建任务分解为多个子任务，并行处理，可以加快索引构建速度。
总的来说，选择合适的数据库和索引类型，合理配置硬件资源，对数据进行预处理，并利用并行处理技术，可以帮助您找到构建速度快的向量数据库。