多模态搜索中嵌入的未来将侧重于改进不同数据类型（文本、图像、音频等）如何统一到共享表示空间中。嵌入将原始数据转换为捕获语义含义的数值向量，使系统能够跨模态比较和检索信息。例如，文本查询可以通过将文本和图像映射到同一个嵌入空间来找到相关的图像或视频。未来的发展可能集中在使这些表示更加准确、高效和可扩展。诸如对比学习（例如，用于文本-图像对的 CLIP）和跨模态 Transformer（例如，同时处理文本和图像的模型）之类的技术已经展示了嵌入如何桥接模态。未来的工作可能会完善这些方法，以处理更复杂的关系，例如理解视频中的时间方面或 3D 数据中的空间上下文。
一个关键的开发领域将是嵌入质量和互操作性。当前的方法通常需要针对不同模态的单独模型，从而导致数据表示方式的不一致。未来的系统可能会使用统一的架构，该架构在单个框架中为所有模态生成嵌入，从而减少对齐错误。例如，在医疗数据上训练的模型可以为 X 射线、医生笔记和患者录音生成嵌入，并以保留其语义连接的方式进行。这将提高医疗保健或工程等专业领域的搜索准确性。此外，更好地跨模态标准化和校准嵌入可以减少对齐向量的计算开销，从而使实时多模态搜索对于增强现实或机器人技术等应用而言是可行的。
最后，效率和可扩展性将推动实际应用。基于嵌入的搜索系统通常面临速度和准确性之间的权衡，尤其是在处理大型数据集时。近似最近邻 (ANN) 算法、量化（例如，使用 8 位嵌入而不是 32 位）和硬件加速（例如，针对嵌入操作优化的 GPU/TPU）方面的创新将解决这些挑战。例如，零售应用程序可以使用压缩的嵌入来快速查找数百万张图像中视觉上相似的产品，同时保持移动设备的响应能力。诸如 FAISS 或 ScaNN 之类的开源工具已经使开发人员能够大规模部署基于嵌入的搜索，但未来的框架可能会将这些优化直接集成到多模态模型中。这将降低开发人员构建无缝结合文本、视觉和传感器数据的系统的门槛，从而在智能助手或工业自动化等领域开辟新的用例。