多模态搜索系统通过组合和分析不同的模态，使用户能够跨多种数据类型（文本、图像、音频等）进行搜索。 关键组成部分包括数据摄取和预处理、多模态嵌入模型、向量数据库、查询处理和排名机制。 这些组件协同工作以处理各种输入，将它们转换为统一的格式，并有效地检索相关结果。 例如，用户可以搜索“类似于这张日落照片的歌曲”，要求系统连接视觉和音频数据。
第一个核心组件是数据处理和嵌入。 每种数据类型（文本、图像、视频）都需要专门的预处理和编码成数值向量。 对于文本，像 BERT 或句子转换器这样的模型通过分析语义含义来生成嵌入。 图像可能会使用 CNN（例如，ResNet）或视觉转换器来提取视觉特征。 音频可能依赖于频谱分析或像 VGGish 这样的模型。 跨模态对齐在这里至关重要：像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的系统将文本和图像映射到共享的向量空间中，从而实现直接比较。 例如，CLIP 将“日落”和日落图像编码成语义上接近的向量，即使它们来自不同的模态。 预处理管道还必须处理噪声降低、标准化和元数据提取（例如，视频的时间戳）。
第二个组成部分是存储和检索基础设施。 向量数据库（例如，FAISS、Milvus 或支持向量的 Elasticsearch）存储嵌入并实现快速相似性搜索。 这些数据库使用像近似最近邻 (ANN) 搜索这样的技术索引高维向量，从而平衡速度和准确性。 元数据（例如，文件格式、时间戳）通常与嵌入一起存储以过滤结果。 例如，查询“上周的狗的视频”会将“狗”嵌入的向量搜索与上传日期的元数据过滤器结合起来。 可扩展性在这里至关重要 - 大型数据集可能需要分布式数据库或分片。 此外，缓存层可以提高频繁查询的性能。
最后一个组成部分是查询处理和排名。 当用户提交多模态查询（例如，文本 + 图像）时，系统会将每个输入编码为嵌入并将其组合在一起。 混合搜索可能涉及根据查询对文本相关性赋予比图像相似性更高的权重。 然后，排名算法通过组合相似度分数、元数据过滤器和业务规则（例如，人气提升）对结果进行排序。 例如，结合“乡村小屋”（文本）和草图图像的搜索可能会优先考虑具有木质纹理的图像，并排除现代设计。 实时后处理，例如重复数据删除或多样性抽样，可确保结果的多样性。 API 或 SDK 封装了这些步骤，允许开发人员将多模态搜索集成到应用程序中，同时抽象出复杂性。 测试和调整这些组件（尤其是在平衡准确性和延迟方面）对于可用的系统至关重要。