为电商产品发现实现多模态搜索，需要将不同的数据类型（如文本、图像和产品属性）组合成一个统一的搜索系统。目标是让用户可以使用灵活的输入（例如，文本描述、上传的图像或两者兼有）查询产品，并通过理解这些模态之间的关系来检索相关结果。为了实现这一点，你需要一个处理每种数据类型的管道，将它们映射到一个共享的嵌入空间，并跨组合表示执行高效的相似性搜索。
首先，你需要将每种模态编码为向量嵌入。对于文本，像 BERT 或 Sentence Transformers 这样的模型将搜索词或产品描述转换为密集向量。对于图像，像 ResNet-50 或 Vision Transformers (ViT) 这样的预训练卷积神经网络 (CNN) 提取视觉特征。为了对齐这些嵌入，你可以使用像 CLIP 这样的对比学习框架，该框架训练文本和图像编码器，以便为匹配对生成相似的向量。对于结构化数据（例如，价格、类别），你可以使用实体嵌入等技术，或将数值特征与其他向量连接起来。例如，用户搜索“100 美元以下的黑色运动鞋”时，他们的文本查询将与价格过滤器一起嵌入，系统将检索符合语义和数值标准的产品。
接下来，将这些嵌入存储在针对快速相似性搜索优化的向量数据库中，例如 FAISS、Annoy 或像 Pinecone 这样的托管服务。在处理多模态查询时，组合来自不同输入的嵌入。如果用户上传了一张鞋子的图片并添加了文本“带红色鞋带”，你可以平均图像和文本嵌入，或者使用交叉注意力机制来融合它们。然后，数据库搜索最接近组合查询的产品向量。为了提高相关性，应用权重——例如，如果用户强调图像，则优先考虑视觉相似性。使用业务规则（例如，提升库存商品）进行重新排序等后处理步骤可以进一步优化结果。
最后，将此管道集成到你的应用程序中。公开一个 API 端点，该端点接受文本、图像或过滤器，通过编码器处理它们，并从向量搜索返回产品 ID。为了实现可扩展性，请考虑缓存频繁查询或在目录更新期间预先计算产品嵌入。测试至关重要：使用像 recall@k 这样的指标来评估系统检索真实相关项目的效果。例如，如果用户搜索“条纹棉衬衫”并且顶部结果包括聚酯纤维衬衫，你可能需要调整文本编码器或在特定领域的产品数据上对其进行微调。随着新产品的添加，定期更新嵌入以确保新鲜度。通过迭代这些组件，你可以构建一个强大的多模态搜索系统，该系统可以适应不同的用户意图。