要为复杂文档实现多向量表示，首先需要将文档分解为有意义的组成部分，并为每个部分生成嵌入向量。这种方法可以捕捉到不同部分的细微差别，例如段落、表格、图像或标题，而单个向量可能会遗漏这些信息。例如，可以将一份法律合同拆分为条款、定义和附件，分别进行处理。可以使用像 BERT 这样的嵌入模型处理文本，用 CLIP 处理图像，或者使用专门的编码器处理结构化数据（例如，表格）。将这些向量存储在支持多向量索引的数据库中，例如 FAISS、Pinecone 或 Elasticsearch，并包含元数据来跟踪它们的来源（例如，“第 2.1 节”或“图 3”）。
一种实用的方法是使用规则或模型将文档预处理为块。对于文本，可以使用像 spaCy 或 NLTK 这样的库将内容拆分为句子或段落。对于表格，可以使用像 Camelot 或 Tabula 这样的工具提取结构化数据，并将行/列转换为 JSON。图像可以用视觉 Transformer 进行处理。然后将每个块编码成一个向量。例如，一篇研究论文可能对摘要（用文本模型编码）、方法图（用 CLIP 编码）和结果表（编码为键值对）有单独的向量。“document_id: 123, chunk_type: table, page: 5”之类的元数据有助于在检索时重建上下文。
主要的挑战是在粒度和计算成本之间取得平衡。较小的块（例如，句子）可以捕获精细的细节，但会增加存储和查询的复杂性。较大的块（例如，节）可以提供上下文，但可能会稀释特定信息。一种混合方法通常有效：存储用于搜索的细粒度向量和用于上下文的粗粒度向量。例如，首先检索最匹配的句子向量，然后使用其父节的向量来优化结果。像 LangChain 的多向量检索器或 Python 中的自定义管道这样的工具可以管理这一点。通过测试检索质量来确保一致性——如果关于合同中的“付款条款”的查询返回条款文本和相关表格，则表示您的设置正在工作。如果文档结构发生更改，请定期更新嵌入向量以保持准确性。