當需要求大量向量之間的漢明距離時，以下是一些常見的索引辦法：

基於哈希的方法

局部敏感哈希（LSH）：它是一種常用的近似最近鄰搜索方法，通過將高維向量映射到低維空間中的哈希桶中，使得相似的向量以較高的概率落入相同或相近的哈希桶中。在計算漢明距離時，可以先通過 LSH 快速篩選出可能相似的向量對，然後再精確計算它們的漢明距離，從而大大減少了需要進行精確距離計算的向量對數量，提高了計算效率。

多表哈希：將數據分成多個哈希表，每個哈希表使用不同的哈希函數。在查詢時，同時在多個哈希表中查找相似的向量，通過綜合多個哈希表的結果來提高召回率和準確性。這種方法可以增加找到相似向量的概率，同時減少誤判的可能性，對於大規模向量數據的漢明距離計算有較好的效果。

基於樹結構的方法

KD 樹：它是一種用於對 k 維空間中的數據點進行劃分的數據結構。對於漢明距離的計算，可以將向量看作是高維空間中的點，通過構建 KD 樹來對向量進行索引。在查詢時，從根節點開始，根據當前節點的劃分維度和劃分值，快速定位到可能包含相似向量的子樹，然後在這些子樹中進行進一步的搜索和漢明距離計算，能夠有效地減少不必要的計算量。
球樹：類似於 KD 樹，球樹也是一種用於高維數據索引的數據結構。它將數據點劃分到不同的球體內，通過比較球體的半徑和球心之間的距離來快速篩選出可能相似的向量。在計算大量向量的漢明距離時，可以利用球樹快速排除距離較遠的向量，集中計算距離較近的向量之間的漢明距離，提高計算效率。

基於圖結構的方法

近鄰圖：構建一個圖，其中每個節點代表一個向量，邊連接着相似的向量。通過圖的遍歷算法，可以快速找到與給定向量相似的其他向量，進而計算它們之間的漢明距離。在構建近鄰圖時，可以使用一些啓發式算法來確定邊的連接關係，使得圖能夠較好地反映向量之間的相似性，方便後續的漢明距離計算和相似性搜索。

哈希圖：結合哈希和圖的思想，先通過哈希函數將向量映射到不同的哈希桶中，然後在每個哈希桶內構建一個局部的圖結構。在計算漢明距離時，先根據哈希值找到對應的哈希桶，再在桶內的圖中進行搜索和距離計算，這樣可以在一定程度上減少計算量，同時利用圖的結構來提高相似性搜索的準確性。

其他方法

倒排索引：通常用於文本檢索，也可以應用於向量的漢明距離計算。將向量的特徵或哈希值作為關鍵詞，建立倒排索引，每個關鍵詞對應着包含該特徵或哈希值的向量列表。在查詢時，通過查找倒排索引，可以快速找到具有相似特徵或哈希值的向量，然後再計算它們之間的漢明距離，提高了搜索效率。

量化方法：將向量進行量化，將其映射到一個有限的量化空間中，使得相似的向量具有相同或相近的量化值。通過比較量化值，可以快速篩選出可能相似的向量，然後再對這些向量進行精確的漢明距離計算，減少了計算量和存儲空間需求。常見的量化方法有向量量化（VQ）、乘積量化（PQ）等。