要实现高效的多模态检索，您需要关注三个主要领域：数据表示、索引策略和检索优化。 多模态检索涉及跨不同数据类型（如文本、图像或音频）进行搜索，并快速返回相关结果。 关键是创建这些不同数据类型的统一表示，构建高效的索引以进行快速查找，并优化系统以实现实际性能。
首先，数据表示至关重要。 每个模态（文本、图像等）都必须转换为嵌入——捕获语义含义的数值向量。 例如，可以使用 BERT 或 Sentence Transformers 等模型处理文本，而图像可以使用 ResNet 或 CLIP。 目标是将所有模态映射到共享嵌入空间中，在该空间中，相似的概念在数值上接近。 例如，CLIP 训练文本-图像对以对齐它们的嵌入，从而实现跨模态搜索（例如，查找与文本查询匹配的图像）。 诸如归一化（将向量缩放到单位长度）之类的预处理步骤可确保嵌入具有可比性。 降维（例如，PCA）也可以减少计算开销，而不会丢失关键信息。
接下来，高效的索引可以加快检索速度。 传统的精确搜索方法（如 k-NN）在大数据集上变得不切实际，因此使用近似最近邻 (ANN) 算法，如 FAISS、Annoy 或 HNSW。 例如，FAISS 将向量组织成聚类或树，从而实现亚线性搜索时间。 对于混合场景（例如，文本和图像），您可以分别索引每个模态并合并结果，或者如果嵌入对齐，则使用组合索引。 对数据进行分区（例如，分片）并使用分层索引（如 HNSW 的分层图）可以进一步提高可伸缩性。 一种实用的方法是离线预先计算索引，并在新数据到达时以增量方式更新它们，从而在新鲜度和性能之间取得平衡。
最后，优化系统以供实际使用。 这包括缓存频繁查询，使用硬件加速（GPU/TPU）进行嵌入生成和 ANN 搜索，以及调整参数，如邻居数 (k) 或搜索深度。 Elasticsearch 或 Milvus 等分布式系统可以水平扩展。 例如，视频平台可以使用 CLIP 对帧和文本查询进行编码，使用 FAISS 进行快速查找，并使用缓存来处理重复搜索，如“有趣的猫视频”。 使用 recall@k 和延迟等指标进行定期评估可确保系统随着数据的增长保持高效。 通过结合对齐的嵌入、可扩展的索引和性能调整，您可以构建一个高效处理多种模态的检索系统。