向量数据库通过将不同数据类型转换为高维向量，并在统一的向量空间中管理它们来处理多模态数据。多模态数据（如图像、文本、音频或传感器读数）具有不同的结构，但向量数据库通过将每种数据类型嵌入到通用的数值格式中来抽象这些差异。 例如，图像可以通过卷积神经网络 (CNN) 进行处理以生成向量，而文本可以使用像 BERT 这样的语言模型进行转换。 这些嵌入捕获语义或上下文特征，允许数据库使用向量相似性度量（如余弦相似度）跨模态比较和检索数据。 通过关注向量表示，数据库统一处理所有数据类型，从而实现跨模态搜索（例如，查找与文本查询相关的图像）。
为了有效地管理多模态数据，向量数据库使用针对高维向量优化的索引技术。 诸如分层可导航小世界 (HNSW) 或近似最近邻 (ANN) 搜索之类的算法可以实现快速的相似性比较，即使有数百万个向量也是如此。 例如，开发人员可以构建一个推荐系统，该系统结合了用户生成的文本评论和产品图像：数据库检索其向量最接近用户查询向量的项目，而不管原始数据类型如何。 元数据过滤通常分层在顶部，允许混合查询（例如，“查找与此图像相似，价格低于 100 美元的鞋子”）。 FAISS 或 Milvus 等工具通过将向量运算与元数据处理分离来支持这一点，从而确保跨模态的可扩展性。
将来自不同模态的嵌入对齐到一致的空间中会带来挑战。 例如，来自 CNN 的图像向量和来自 Transformer 的文本向量可能在尺度或语义含义上不会自然对齐。 解决方案包括嵌入模型的联合训练（例如，CLIP，它将图像和文本映射到共享空间）或后处理，例如降维。 开发人员还必须考虑存储效率——多模态向量可能很大（例如，512+ 维度），需要压缩或量化。 一个实际的例子是视频平台存储帧嵌入、音频频谱图和字幕：数据库必须平衡检索速度、准确性和资源使用情况。 通过将灵活的嵌入管道与优化的索引相结合，向量数据库使跨模态搜索成为内容检索或多模态 AI 系统等应用程序的可行选择。