在搜索结果中平衡文本和视觉组件的相关性需要内容分析、用户意图理解和技术优化相结合。 目标是呈现最符合用户需求的结果，无论他们优先考虑文本信息、视觉元素还是两者的组合。 这涉及分析查询的上下文、利用元数据以及使用机器学习模型来衡量每个组件的重要性，具体取决于用例。
首先，系统必须确定用户的意图。 例如，搜索“红色连衣裙”可能优先考虑颜色和款式等视觉属性，因此基于图像的结果可能会被赋予更高的权重。 相反，诸如“如何修理漏水的水龙头”之类的查询会更多地依赖于文本丰富的教程或指南。 为了实现这一点，开发人员通常使用混合排名模型来处理文本和图像特征。 对于文本，诸如关键字匹配、语义分析（例如，BERT 嵌入）或主题建模之类的技术可以提取相关性。 对于图像，卷积神经网络 (CNN) 或视觉转换器 (ViT) 可以分析颜色、形状或对象等视觉特征。 然后将这些分数组合在一起，通常会动态调整权重。 例如，电子商务平台可能会优先考虑产品图像，但仍然会提高诸如搜索“防水登山靴”中的“防水”之类的特定术语的文本相关性。
其次，元数据和结构化数据起着至关重要的作用。 图像通常缺乏明确的文本上下文，因此替代文本、标题或周围页面内容可以弥合差距。 例如，如果周围的文本提及其名称或位置，则旅游博客中地标的照片会获得相关性。 开发人员可能会设计管道，以文本元数据丰富视觉数据（例如，使用描述性标签自动标记图像），反之亦然（例如，从图像中提取关键字以改善文本索引）。 A/B 测试是这里的关键：测量点击率或停留时间可以揭示用户是否更喜欢视觉繁重的结果（如 Pinterest）或以文本为中心的结果（如 Stack Overflow）来用于特定查询。
最后，性能优化可确保系统保持高效。 大规模处理图像在计算上可能很昂贵，因此诸如嵌入预计算（存储视觉特征向量）或近似最近邻搜索（用于图像相似性）之类的技术有助于减少延迟。 对于文本，倒排索引和缓存是标准配置。 平衡这些组件还取决于平台：社交媒体应用程序可能会优先考虑视觉上吸引人的内容，而文档站点则会强调文本。 诸如 Elasticsearch 的混合评分或自定义机器学习模型（例如，多模式转换器）之类的工具使开发人员可以动态调整权重。 例如，Google 图片使用页面文本、图像元数据和视觉相似性的组合来对结果进行排名，从而确保图像及其上下文与查询对齐。