设计多模态向量数据库涉及创建一个能够存储、索引和检索来自多种模态（文本、图像、音频等）的数据，并使用向量嵌入的系统。 核心挑战是将不同的数据类型统一到一个共享的向量空间中，同时保持高效的查询性能。 这需要仔细规划数据摄取、嵌入生成、索引策略和查询处理，以确保跨模态的可扩展性和准确性。
首先，定义统一的数据模型和摄取管道。 每种模态（例如，图像、文本）都需要一个专用的编码器——例如用于图像-文本对的 CLIP 或用于音频的 Whisper——将原始数据转换为向量。 例如，可以使用 ResNet 模型处理图像，而文本可以使用 BERT 嵌入。 这些向量应该被归一化（例如，L2 归一化）以确保一致的相似度计算。 元数据（例如时间戳或源标识符）应与向量一起存储，以便在查询期间进行过滤。 诸如 Apache Parquet 或基于 JSON 的存储之类的工具可以组织此数据，其模式可容纳特定于模态的字段。 为了实现可扩展性，诸如 Apache Spark 之类的批处理框架可以并行化大型数据集的嵌入生成。
接下来，实施混合索引策略以实现高效的多模态检索。 如果所有模态共享相同的嵌入空间（如 CLIP），则单个索引（例如，HNSW 或 IVF）可能就足够了，但通常需要单独的索引来进行特定于模态的优化。 对于跨模态查询——例如，使用文本提示搜索图像——确保编码器生成兼容的嵌入。 例如，CLIP 将文本和图像映射到同一空间，从而实现直接的相似度比较。 使用诸如 FAISS 或 Milvus 之类的近似最近邻 (ANN) 库来处理高维向量，并考虑分层索引：HNSW 用于低延迟搜索，IVF 用于可扩展性。 对于复合查询（例如，“查找具有欢快音频和阳光明媚场景的视频”），构建一个管道，该管道分别查询音频和视觉索引，然后使用倒数排名融合或加权评分合并结果。
最后，解决同步和可扩展性问题。 使用分布式存储（例如，Amazon S3、Cassandra）并按模态或用户分片数据以平衡负载。 为嵌入实施版本控制以处理模型更新——例如，当从 ResNet-50 升级到 ResNet-101 时，暂时保留两个嵌入版本，以避免使现有索引失效。 对于实时更新，使用基于日志的系统（如 Kafka）将新数据流式传输到嵌入工作人员并以增量方式更新索引。 公开一个带有端点的 REST/gRPC API，用于嵌入插入、删除和多模态查询（例如，/search?modality=image&text_query="red car"）。 使用 recall@k 和延迟百分位数等指标监控性能，并优化热点路径——例如，在 ANN 搜索之前缓存频繁查询或预过滤元数据。 诸如 Prometheus 和 Grafana 之类的工具可以跟踪这些指标，而诸如 Locust 之类的负载测试器可以模拟多模态查询负载。