要实现零样本多模态搜索，首先要使用一个预训练模型，它可以将不同类型的数据（如文本、图像或音频）编码到一个共享的嵌入空间中。 这样就可以跨模态进行比较，而无需进行特定于任务的训练。 例如，像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的模型将图像和文本映射到同一个向量空间中，从而使您可以使用文本查询搜索图像，反之亦然。 核心思想是将所有数据类型转换为嵌入——数值表示——然后使用相似性度量（如余弦相似性）来查找它们之间的匹配项。“零样本”方面意味着该模型没有针对您的特定数据集进行微调，而是依赖于它在预训练期间学到的对跨模态关系的一般理解。
第一步是编码您的数据。 如果您正在处理图像和文本，您可以使用 CLIP 的图像编码器将图像转换为向量，并使用其文本编码器将文本查询转换为向量。 这些嵌入存储在针对快速相似性搜索优化的数据库中，例如 FAISS、Annoy 或 HNSW。 例如，如果您有一个产品图像目录，您将为每个图像生成嵌入并对其进行索引。 当用户搜索“红色运动鞋”时，文本查询将被转换为向量，系统会检索最接近它的图像向量。 相同的方法适用于反向场景，例如查找与上传的图像匹配的文本描述。 这里的关键工具包括用于模型访问的 Hugging Face Transformers 等库以及用于高效检索的向量数据库。
实际考虑因素包括选择正确的模型和管理计算资源。 CLIP 是一个常见的选择，但像 OpenAI 的 Contrastive Captioner (CoCa) 或 ALIGN 这样的替代方案可能更适合特定需求。 您还需要预处理数据以匹配模型要求（例如，为 CLIP 将图像大小调整为 224x224 像素）。 性能方面存在权衡：较大的模型会产生更好的准确性，但需要更多的存储空间和更慢的推理。 为了实现可扩展性，像 FAISS 库中的近似最近邻 (ANN) 算法可以平衡速度和精度。 一个真实的例子是一个电子商务应用程序，用户可以使用自然语言搜索产品，系统会返回相关的图像，而无需事先对产品数据进行训练。 这种方法在预训练模型的训练数据与您的用例松散一致时效果最佳，但在没有微调的情况下，它可能会在高度专业化的领域（例如，医学图像）中遇到困难。