将多模态搜索集成到现有搜索基础设施中，需要扩展传统的基于文本的系统，使其能够处理图像、音频和视频等多种数据类型以及文本。核心挑战在于统一不同数据格式的处理、索引和查询方式。首先，添加支持将非文本数据转换为可搜索的表示形式，例如向量或嵌入，这些表示形式可以使用相似性度量进行比较。例如，可以使用 CLIP 等视觉模型处理图像以生成嵌入，而文本可以使用 BERT 或类似的语言模型。然后，这些嵌入会与传统文本数据一起被索引，通常使用支持关键词和向量搜索的混合数据库。
下一步是修改查询管道，使其接受并处理多模态输入。如果你的现有系统使用 Elasticsearch 等搜索引擎，你可以添加向量搜索插件（例如 Elasticsearch 的 k-NN）来处理嵌入。对于查询，用户可以提交图像来查找类似产品，或在一次搜索中结合文本和图像（例如，“查找图案类似于这张照片的衬衫”）。系统必须将查询路由到相应的模型——提取文本关键词进行传统搜索，并为非文本输入生成嵌入。然后将来自这两个路径的结果结合起来，通常使用加权平均等分数融合技术。例如，当查询主要涉及视觉时，混合方法可以对图像的向量相似性得分给予比文本的关键词匹配更高的权重。
最后，确保可伸缩性和性能。现有基础设施可能需要升级，例如为嵌入模型添加 GPU 支持，或扩展 FAISS 或 Milvus 等向量数据库。数据同步至关重要：添加新的产品图像时，必须同时生成其嵌入并与其文本元数据一起进行索引。像 Apache Kafka 这样的工具可以通过将数据摄取与处理解耦来简化这一过程。测试也很关键——使用 recall@k 等指标衡量混合结果与纯文本结果的比较。例如，一个电子商务平台可以进行 A/B 测试，看添加图像搜索是否能提高产品发现率。通过逐步扩展管道和利用开源工具，团队可以在不完全替换现有搜索堆栈的情况下采用多模态能力。