为了优化多模态搜索以实现低延迟，重点关注三个领域：高效的数据预处理、优化的索引/检索以及基础设施调优。多模态搜索结合了文本、图像、视频或其他数据类型，因此降低延迟需要精简这些输入的处理、存储和查询方式。目标是在保持准确性的同时，最大限度地减少每个阶段的计算开销。
首先，预处理数据以降低复杂度。例如，使用轻量级嵌入模型，如用于图像的 MobileNet 或用于文本的 DistilBERT，将原始数据转换为紧凑的向量表示。降维技术（如 PCA）可以在不丢失关键信息的情况下缩小向量大小。如果您的搜索涉及跨模态检索（例如，根据文本查询查找图像），请使用 CLIP 等模型在共享向量空间中对齐嵌入。这可以避免在模态之间进行运行时转换。此外，预计算和缓存常用数据的嵌入。例如，电子商务平台可以预计算所有产品照片的图像向量，从而减少用户搜索期间的推理时间。
其次，优化索引和检索。使用近似最近邻 (ANN) 算法（如 FAISS 或 HNSW）来加速向量搜索。这些方法以牺牲少量准确性为代价，换取显著的延迟收益。对于混合查询（例如，结合文本和图像过滤器），实施过滤搜索策略：首先应用元数据过滤器来缩小数据集范围，然后对缩小后的子集运行 ANN。根据数据类别或区域将索引分片以实现并行搜索。例如，视频平台可以按内容类型（如“体育”、“音乐”）对索引进行分片，并同时搜索这些分片。使用量化索引（如 8 位向量）来减少内存使用并提高缓存效率。
最后，针对低延迟工作负载调优基础设施。在 GPU/TPU 上部署模型和 ANN 库，以实现批处理和并行查询执行。使用 Redis 等内存数据库来缓存热点数据集或频繁的查询结果。实施请求批处理——例如，在一个 GPU 批处理中处理 100 个用户查询，而不是单独处理。对于分布式系统，将嵌入模型和向量索引放置在同一节点上，以避免网络开销。使用 Prometheus 等工具监控每个阶段（嵌入、过滤、检索）的延迟，并优化瓶颈。例如，一个旅游应用可能会发现，在嵌入推理前调整用户上传图像的大小可以将处理时间缩短 40%。
通过结合这些策略——简化数据、优化搜索算法和有效利用硬件——即使对于复杂的多模态查询，您也可以实现亚 100 毫秒的响应时间。