在向量数据库中处理多模态数据（文本 + 图像）需要一种策略，该策略集成两种数据类型，同时保持高效的存储、检索和查询性能。 核心挑战在于将文本和图像表示为向量，从而保留它们的语义关系并实现跨模态搜索。 以下是解决此问题的结构化方法
首先，使用专门的模型分别处理每个模态。 对于文本，基于 Transformer 的模型（如 BERT 或 sentence-transformers）将句子转换为捕获语义意义的密集向量。 对于图像，卷积神经网络 (CNN)（如 ResNet）或视觉 Transformer (ViT) 提取表示视觉内容的特征向量。 例如，您可以使用 CLIP（对比语言-图像预训练），它在共享向量空间中对齐文本和图像，从而可以直接比较两者。 这种对齐简化了诸如使用文本查询搜索图像或反之亦然的任务。 确保两种模态都生成兼容维度的向量（例如，CLIP 为 512 维向量），以实现统一的存储和检索。
接下来，设计数据库模式以存储多模态嵌入。 许多向量数据库（例如，Pinecone、Milvus 或 Weaviate）支持每个记录存储多个向量。 为每个数据条目（例如，带有图像和描述的产品列表）分配一个唯一标识符，并将其文本和图像向量存储在单独的字段中。 例如，产品数据库可能包含诸如 product_id、text_embedding 和 image_embedding 等字段。 如果您的数据库支持，请使用元数据过滤将其他上下文（例如，产品类别或标签）与嵌入相关联。 这允许查询将语义相似性与结构化过滤器相结合，例如“查找与此图像相似的红色连衣裙。”
最后，实现跨模态搜索逻辑。 查询时，使用与存储相同的模型为输入（文本或图像）生成嵌入，然后在相关向量字段中执行最近邻搜索。 对于混合查询（例如，“查找与此图像匹配且价格低于 50 美元的商品”），将向量相似度得分与元数据过滤器结合起来。 如果您的用例需要联合文本-图像相似性，请考虑融合向量（例如，平均产品的文本和图像嵌入）或使用支持多索引查找的数据库。 例如，食谱应用程序可能允许用户使用配料的照片（图像向量搜索）和像“素食”这样的文本查询（元数据过滤器）搜索菜肴，并按相关性对结果进行排序。
通过专注于特定于模态的处理、统一存储和灵活的查询设计，您可以构建一个系统，该系统可以利用文本和图像数据的优势，同时保持可扩展性和性能。