多模态搜索系统通常结合来自不同来源的数据——如文本、图像、音频或视频——并允许用户使用任何类型的输入跨这些模态进行搜索。其架构通常包含三个核心阶段：数据摄取与处理、嵌入生成与存储，以及带跨模态检索的查询处理。每个阶段都旨在处理多样化的数据类型，将其转换为可比较的格式，并有效地检索与用户意图匹配的结果，即使查询和存储数据属于不同模态。
在第一阶段，数据摄取与处理，系统摄取来自多个来源的原始数据并进行预处理以保持一致性。例如，文本可能经过清洗和分词，图像进行缩放和归一化，音频分割成片段，视频提取帧。然后，每种模态都会通过专门的模型来提取特征。文本可以使用基于 Transformer 的模型（如 BERT），图像可能依赖 CNN（如 ResNet），音频可以利用基于声谱图的模型（如 VGGish）。这些模型将原始数据转换为数值表示（向量），捕捉语义或感知特征。为了可扩展性，此阶段通常采用并行处理管道——每种模态一个——以高效处理大型数据集。对象存储（如 AWS S3）或数据库（如 PostgreSQL）等存储系统用于保留原始数据和元数据，以供后续检索。
第二阶段侧重于嵌入生成与存储。在此，将第一阶段的特征向量转换为嵌入——紧凑、密集的表示，使得跨模态比较成为可能。例如，CLIP（对比语言-图像预训练）将文本和图像映射到共享的嵌入空间，允许文本查询匹配相关的图像。这些嵌入被索引在专门的向量数据库中，如 FAISS、Milvus 或支持向量的 Elasticsearch，这些数据库针对快速相似性搜索进行了优化。索引策略（如分层可导航小世界 (HNSW)）平衡了速度和准确性。为了处理多模态数据，来自不同模态的嵌入可以存储在单独的索引中，如果它们共享一个共同的嵌入空间，也可以合并到一个统一的索引中。此阶段确保无论输入类型如何，所有数据都可以通过向量相似性进行搜索。
最后一个阶段，查询处理与检索，处理用户输入（例如，文本查询或上传的图像）并返回跨模态结果。查询使用与摄取期间应用的相同模型转换为嵌入。例如，使用图像搜索的用户会通过 CNN 处理该图像以生成嵌入，然后将其与存储的嵌入进行比较。系统使用余弦距离等相似性度量检索最近的邻居。后处理步骤（如使用辅助模型重新排序结果或应用过滤器（如日期范围））优化输出。一个实际示例是购物应用，用户可以拍下椅子的照片，系统通过比较图像嵌入从产品数据库中返回类似的椅子。API 或 SDK（如 TensorFlow Serving）通常封装这些组件，用于处理请求并实时提供结果。这种架构确保了跨模态的灵活性，同时保持了可扩展性和性能。