为多模态向量实现高效的最近邻搜索涉及结合来自高维索引、向量对齐和近似搜索算法的技术。 多模态向量表示来自不同来源（如文本、图像和音频）的数据，通常具有高维度和不同的尺度，这使得直接比较具有挑战性。 关键是以平衡速度和准确性的方式预处理、索引和搜索这些向量，同时尊重模态之间的关系。
首先，使用针对高维数据优化的近似最近邻 (ANN) 算法。 像 FAISS (Facebook AI Similarity Search) 或 Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) 这样的库是实用的选择。 例如，FAISS 采用诸如乘积量化 (PQ) 之类的量化技术来压缩向量，从而减少内存使用并加快搜索速度。 在处理多模态数据时，您可以为每种模态训练单独的量化模型或创建统一的嵌入空间。 如果模态对齐（例如，CLIP 的联合图像-文本嵌入），则可以使用单个索引。 否则，请考虑在共享空间中使用余弦相似度等跨模态检索方法。 例如，结合图像和文本向量的搜索系统可以使用像 CLIP 这样的模型将两者映射到公共嵌入空间中，然后使用 FAISS 高效地索引和检索最近邻。
其次，预处理和归一化至关重要。 多模态向量通常具有不同的尺度或分布 - 文本嵌入可能使用 BERT（768 维），而图像使用 ResNet（2048 维）。 像 PCA 或 L2 归一化这样的技术确保向量具有可比性。 例如，您可以使用 PCA 将所有向量减少到 256 维以标准化它们的大小，然后将它们归一化为单位长度。 这简化了索引并提高了搜索准确性。 此外，诸如 HNSW（分层可导航小世界）之类的分层索引结构通过创建邻近图层在高维数据中表现良好，从而在搜索期间实现更快的遍历。 实际应用可能涉及推荐系统，其中用户行为（点击流数据）和产品描述（文本）组合成一个向量。 通过使用 HNSW 进行预处理和索引，系统可以快速找到与用户交互和偏好相似的项目。
最后，考虑在查询期间组合模态的混合方法。 如果模态未对齐到单个空间中，则为每个模态运行单独的 ANN 搜索并聚合结果。 例如，视频搜索系统可能会单独索引音频和帧向量，然后通过组合它们的相似度得分来对结果进行排序。 或者，通过查询每个模态的索引并合并前 K 个结果来使用后期融合。 具有自定义插件的 Elasticsearch 等库可以通过将多模态向量存储在单独的字段中并使用多匹配查询来处理此问题。 为了实现可扩展性，诸如 Apache Spark 之类的分布式系统与 ANN 库（例如，Spotify 的 Annoy）允许跨大型数据集进行并行搜索。 这里的用例可以是医学成像系统，其中 X 射线（图像）和放射学报告（文本）被单独索引； 混合搜索检索具有相似视觉模式和匹配关键字的病例，从而提高诊断准确性。