是的，在设计用于处理混合搜索场景的系统中，可以支持将向量数据与元数据相结合的多模态查询。这种方法融合了基于向量的相似性搜索（在 AI 驱动的应用程序中很常见）与结构化元数据过滤（数据库中的典型应用）的优势。 例如，系统可以使用向量来表示语义内容（例如图像或文本嵌入），并将其与时间戳、类别或用户标签等元数据字段结合使用。 这样就可以进行诸如“查找与此图像相似的、标记为‘户外’并且创建于 2022 年之后的图像”之类的查询，其中向量捕获视觉相似性，而元数据则按特定属性缩小结果范围。
一个实际的实现可能涉及一个索引向量和元数据的数据库或搜索引擎。 例如，在电子商务应用程序中，产品图像可以编码为向量以捕获视觉特征，而价格范围、品牌或可用性等元数据可以单独存储。 查询可以检索在视觉上与参考图像相似的产品（向量搜索），但仅过滤包含低于 50 美元且有库存的商品（元数据）。 诸如带有向量搜索插件的 Elasticsearch 或 Pinecone 或 Milvus 等专用向量数据库可以通过允许联合查询来实现此目的——首先应用元数据过滤器来减少数据集，然后在过滤后的子集上执行向量相似性搜索。 这种两步过程平衡了精确度（通过元数据）和语义相关性（通过向量）。
开发人员需要考虑如何构建索引和优化查询。 例如，元数据过滤器应尽早应用于管道中，以限制比较的向量数量，从而提高性能。 可以使用自定义逻辑将用于向量搜索的 FAISS 等工具与传统数据库（例如，PostgreSQL）集成，以处理混合查询。 挑战包括确保在组合操作时的低延迟以及设计权衡向量相似度和元数据匹配的评分机制。 例如，加权分数可能会优先考虑元数据匹配（例如，“有库存”），而不是向量相似度中的细微差异。 适当的索引策略（例如元数据的复合索引和高效的向量存储）对于可伸缩性至关重要。