多模态搜索系统处理文本、图像、音频和视频等多种数据类型，由于处理和组合多种模态的复杂性，需要大量的计算资源。总的来说，这些系统需要强大的处理能力、高效的嵌入向量存储以及可扩展的基础设施来处理实时查询。例如，通过神经网络处理图像以生成向量嵌入需要 GPU 或 TPU 来加速矩阵运算，而文本分析可能依赖于像 BERT 这样的 Transformer 模型。存储必须容纳数百万个项目的高维向量（例如，512 维或 1024 维嵌入），这些向量可以快速增长到 TB 级别。查询处理需要低延迟检索，通常使用近似最近邻 (ANN) 库（如 FAISS 或 HNSW）来平衡速度和准确性。
计算负担随着多模态模型的复杂性而增加。组合模态（例如，在像 CLIP 这样的系统中对齐文本和图像）需要训练融合数据流的大型神经网络，这需要大量资源。训练此类模型通常涉及跨多个 GPU 或节点进行分布式计算，以管理内存和速度。例如，在自定义数据上微调预训练的多模态模型可能需要在一组 GPU 上花费数天时间。即使在推理过程中，实时系统也必须并行处理输入；视频搜索系统可能会分割帧以进行 GPU 处理，同时使用单独的模型分析音频。优化这些pipeline通常涉及 TensorFlow Serving 或 ONNX Runtime 等框架，以减少延迟。开发人员还必须管理内存约束——同时将多个大型模型（例如，用于图像的 ResNet 和用于音频的 Whisper）加载到内存中会给服务器资源带来压力。
可扩展性和延迟是关键挑战。随着数据集的增长，索引和搜索数十亿个嵌入需要像 Elasticsearch 或 Milvus 这样的分布式数据库，它们将数据分区到各个节点。例如，结合文本描述和产品图像的产品搜索系统可能会按类别对嵌入进行分片，以加快查询速度。通过缓存频繁查询、修剪冗余模型层或使用量化来缩小嵌入大小，可以最大限度地减少延迟。预处理步骤，例如调整图像大小或过滤音频中的噪声，可以减少数据到达模型之前的计算开销。边缘计算是另一个考虑因素：在边缘设备上部署轻量级模型（例如，用于图像的 MobileNet）可以减轻移动视觉搜索等应用程序的服务器负载。平衡这些权衡——准确性与速度、集中式与分布式处理——是构建高效多模态系统的关键。