要为多模态搜索实现高效缓存，请专注于缓存中间结果和最终输出，同时考虑到处理多种数据类型（文本、图像、音频等）的独特挑战。 首先，确定搜索管道中哪些部分计算成本高且可重复。 例如，特征提取（例如使用 CNN 生成图像嵌入或使用 transformer 生成文本嵌入）和融合步骤（组合模态）通常是缓存的良好候选对象。 使用分层方法：缓存原始数据嵌入、融合表示，甚至常见的查询-结果对。 Redis 或 Memcached 等工具非常适合快速查找，而 Protocol Buffers 等序列化格式有助于高效存储复杂数据。
仔细设计缓存键，以平衡唯一性和冲突风险。 例如，通过哈希规范化的输入数据（例如，调整大小的图像像素，小写文本）和模型版本元数据的组合来生成键。 如果用户搜索“红色运动鞋”并附带一张鞋子的图像，请预处理图像（调整大小，标准化）和文本（删除停用词），然后创建两者的哈希值。 这确保相同或几乎相同的查询命中缓存。 对于融合模态，包括每个模态的已处理输入和融合方法（例如，连接权重）的哈希值。 为了处理部分命中——比如缓存的图像嵌入但有新的文本——分别缓存中间结果。 例如，存储按图像哈希键控的图像嵌入和按文本哈希键控的文本嵌入，然后检查融合查询是否可以重用任何一个。
根据使用模式监控和调整缓存策略。 为一般情况实施最近最少使用 (LRU) 驱逐，但考虑混合策略——例如，将高优先级嵌入（例如，经常搜索的产品图像）保存在专用缓存层中。 对时间敏感的数据（例如，热门搜索词）使用 TTL（生存时间）。 为了实现可扩展性，按模态（image_cache、text_cache）对缓存进行分区，或者如果搜索是用户特定的，则按用户 ID 进行分片。 Redis Cluster 等工具可自动执行分片，而自定义逻辑可以将图像相关键路由到具有更多 RAM 的服务器。 定期分析缓存命中率和延迟指标以发现瓶颈——如果文本搜索的命中率为 90%，但图像搜索的命中率仅为 30%，则分配更多资源用于图像嵌入存储或优化图像预处理管道。