向量搜索通过实现跨文本、图像、音频和视频等多样化数据类型的基于相似度的有效且灵活的检索，在多模态应用中带来了显著优势。与传统的基于关键词的搜索不同，向量搜索将数据转换为捕获语义或上下文意义的数值表示（嵌入）。这使得开发人员能够使用统一的方法搜索和比较不同的模态——例如，查找与文本查询相关的图像。例如，一个多模态系统可以使用 CLIP 等模型将图像和文本嵌入到同一个向量空间中，从而无需依赖手动标签，即可为诸如“山上的日落”之类的文本提示检索相关图像。
一个关键优势是在处理高维数据时的可伸缩性和性能。多模态应用通常需要处理大量多样化的数据，而向量数据库（例如 FAISS, Milvus）优化了嵌入的存储和检索。这些系统使用近似最近邻 (ANN) 算法来快速查找相似向量，即使在数十亿条目中也是如此。例如，一个视频平台可以使用向量搜索根据用户观看内容的视觉相似性、他们喜欢的歌曲的音频模式以及文本描述来推荐视频片段——所有这些都在一次查询中完成。这避免了为每种数据类型维护独立搜索系统的复杂性，并降低了实时用例的延迟。
最后，向量搜索通过捕获不同数据类型之间细微的关系来提高多模态场景的准确性。如果缺少元数据，传统方法可能无法将文本中的“一辆红色跑车”与法拉利图像关联起来，但向量嵌入编码了此类语义链接。开发人员还可以组合多个向量（例如，平均图像和文本嵌入）来创建混合表示，从而获得更精确的结果。例如，医学影像系统可以在交叉引用医生文本形式的笔记的同时，搜索与患者扫描相似的 X 光片。这种灵活性使向量搜索能够适应不断演变的数据需求，例如添加新的模态或针对特定领域的任务微调嵌入模型。