有效支持多模态搜索的向量数据库旨在处理多样化的数据类型（文本、图像、音频），方法是将它们转换为嵌入向量并启用跨模态查询。 这些数据库必须管理高维向量，同时提供灵活的索引、过滤和跨模态查询。 主要示例包括 Milvus、Pinecone、Qdrant、Elasticsearch 和 Weaviate，每个都提供针对多模态用例定制的功能。
Milvus 是一种广泛使用的开源向量数据库，可以很好地扩展以用于多模态应用程序。 它支持多种索引类型（例如，IVF、HNSW），并允许用户在向量旁边存储元数据，从而更容易按数据类型或其他属性过滤结果。 例如，开发人员可以在同一个数据库中索引来自 ResNet 模型的图像嵌入和来自 BERT 的文本嵌入，然后执行混合查询，例如查找与文本描述相似的图像。 Milvus 的水平扩展和分布式架构也使其适用于大规模多模态数据集。 Pinecone 是一种托管向量数据库，通过处理基础设施同时支持实时搜索来简化多模态实现。 它与 CLIP 等模型集成（将文本和图像映射到共享向量空间），无需自定义管道即可实现跨模态搜索。 开发人员可以索引来自不同模态的嵌入向量，并使用统一的 API 查询它们，从而降低电子商务等应用程序的复杂性（使用图像或文本搜索产品）。
Qdrant 和 Weaviate 提供了额外的灵活性。 Qdrant 提供对有效负载数据（例如，标签、地理位置）的内置支持，并允许将向量相似性与元数据过滤器相结合，这对于优化多模态结果非常有用。 例如，旅行应用程序可以使用图像查询搜索地标，同时按位置进行过滤。 Weaviate 以其原生多模态功能而著称：它可以自动生成一些数据类型的向量（使用集成的 ML 模型），并支持混合关键字-向量搜索。 Elasticsearch 传统上是一个文本搜索引擎，现在在其 8.x 版本中包含向量搜索。 它的优势在于将词法搜索 (BM25) 与向量相似性相结合，从而实现混合多模态查询——例如查找既匹配关键字又匹配视觉模式的文档。 开发人员可以利用现有的 Elasticsearch 生态系统进行日志记录或分析，同时添加基于向量的多模态功能。
选择数据库时，请考虑延迟、可伸缩性以及与 AI 框架的集成等因素。 Milvus 和 Pinecone 在大规模场景中表现出色，而 Weaviate 简化了需要内部向量化的设置。 Elasticsearch 非常适合已经使用其堆栈的团队。 所有这些工具都需要仔细的模式设计，以将多模态数据映射到向量和元数据，从而确保高效的跨模态检索。