实时多模态搜索涉及跨多种数据类型（文本、图像、音频、视频）进行查询，并以极低的延迟返回结果。开发者必须解决三个核心挑战：高效的数据处理和索引、跨模态的查询处理以及平衡速度与准确性。每个方面都需要仔细设计，以处理不同的数据格式，同时保持实时性能。
首先，数据处理和索引必须考虑每种模态的独特特性。例如，文本数据可以使用 BERT 等模型进行分词和嵌入，而图像可能需要卷积神经网络 (CNN) 或视觉 Transformer 来提取特征。音频和视频需要专门的预处理（例如，声音的声谱图，视频的帧采样）。然后必须以支持快速检索的方式对这些嵌入进行索引。通常使用向量数据库（如 FAISS）或 Elasticsearch 的密集向量支持，但将它们组合用于多模态查询会增加复杂性。例如，一个社交媒体应用索引带有图像和文字说明的用户帖子，必须同步文本和视觉嵌入，以支持跨越这两种模态的搜索，例如“查找带有公园里狗的照片的帖子”。实时索引也至关重要——新数据（例如，实时视频流）必须及时处理并添加到索引中。
其次，查询执行必须高效地融合来自多个模态的输入并最大限度地减少延迟。用户可能使用文本和图像的组合进行搜索（例如，“查找与此照片类似且价格低于 50 美元的产品”）。系统必须处理这两种输入，将其转换为嵌入，并在融合或对齐的索引中进行搜索。跨模态检索模型（例如，用于文本-图像对齐的 CLIP）等技术可以将不同的模态映射到共享的嵌入空间中。然而，实时约束要求优化这些模型的推理速度——使用量化、模型剪枝或硬件加速（GPU/TPU）。近似最近邻 (ANN) 算法（如 HNSW 或 IVF）可以减少搜索时间，但可能会牺牲精度。开发者必须调整参数，例如 IVF 中的探针数量或 HNSW 中的图深度，以平衡速度和召回率。例如，电子商务平台可能会优先考虑自动完成建议的速度，但对产品图片搜索使用更严格的 ANN 设置以确保准确性。
最后，基础设施的可伸缩性和结果排名是关键。实时系统必须处理跨分布式数据源的并发查询。微服务架构可以将每种模态的处理隔离开来（例如，一个文本服务和一个图像服务），同时通过 API 网关聚合结果。如果某个模态的服务滞后，可能会出现延迟峰值，因此负载均衡和缓存部分结果（例如，预计算的图像嵌入）至关重要。多模态结果的排名也带来了挑战——结合文本和图像匹配的相关性分数需要加权策略。例如，一个旅游应用搜索“有日落海景的度假村”，如果用户上传了日落照片，可能会优先考虑图像相似度而不是文本匹配，但会根据查询上下文动态调整权重。Prometheus 或分布式追踪（例如 Jaeger）等监控工具有助于识别瓶颈，确保系统即使在重负载下也能满足实时 SLA。