向量数据库 结合多模态搜索技术,通过 **embedding** 实现文本、图像、音频的语义融合,为 **RAG** 架构提供跨模态检索能力。向量数据库存储多模态 embedding 向量,支持 “以图搜文”“以文搜图” 等场景,推动 **向量数据库** 在智能推荐、内容检索中的应用。

多模态 embedding 生成策略

· 跨模态模型:CLIP、ALBEF 等模型将不同模态数据转为统一维度的 embedding;

· 特征融合:文本用 BGE 生成语义向量,图像用 ResNet 提取视觉特征,再通过融合层对齐语义空间;

· 动态映射:根据检索场景调整各模态 embedding 权重,优化 **RAG** 检索精度。某短视频平台用该策略使多模态推荐准确率提升 30%。

向量数据库的混合索引优化

针对多模态 embedding,向量数据库采用:

· HNSW 索引:处理高维跨模态向量的相似度检索;

· 模态标签过滤:为文本 / 图像 / 音频 embedding 添加模态元数据索引;

· 语义空间分区:将相似模态的 embedding 存储在同一片区,减少检索范围。某电商平台借此将多模态商品检索延迟降至 180ms。

RAG 架构中的多模态闭环

在 “多模态 embedding + 向量数据库” 的 RAG 应用中:

1. 用户输入多模态查询(如 “蓝色外套搭配白色裤子的图片”);

2. 向量数据库将文本转为 embedding,检索相似图像向量;

3. RAG 整合检索结果与商品元数据,生成推荐列表。该方案使某时尚平台的搭配搜索转化率提升 25%,验证 **embedding** 的多模态价值。

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