多模态搜索

企业中大量数据以图片、视频、音频等非结构化形式存在。Easysearch 多模态搜索通过跨媒介的特征向量匹配，打通不同数据形态之间的检索壁垒——用户可以"以图搜图"、通过文字描述找到匹配的图片，甚至跨越音视频与文本的边界进行关联检索。

工作原理 #

多模态搜索的核心在于：将不同类型的数据（文本、图片、音频等）通过多模态 Embedding 模型转换为同一向量空间中的向量表示，然后利用 Easysearch 的向量搜索能力进行相似度匹配。

图片 ──→ 多模态模型 ──→ 向量 ──┐
                                ├──→ 向量空间相似度计算 ──→ 排序结果
文本 ──→ 多模态模型 ──→ 向量 ──┘

关键点：

不同模态的数据被编码到同一向量空间
向量之间的距离反映跨模态的语义相似度
Easysearch 负责高性能的向量存储与检索

索引设计 #

多模态搜索的索引需要同时存储原始元数据和多模态向量：

PUT /multimodal-assets
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "description":  { "type": "text" },
      "media_type":   { "type": "keyword" },
      "file_url":     { "type": "keyword" },
      "tags":         { "type": "keyword" },
      "embedding": {
        "type": "knn_dense_float_vector",
        "knn": { "dims": 512 }
      }
    }
  }
}

写入时，将图片/音频/视频先通过多模态 Embedding 模型（如 CLIP、ImageBind 等）转换为向量：

POST /multimodal-assets/_doc
{
  "description": "一只金色拉布拉多在草地上奔跑",
  "media_type": "image",
  "file_url": "/assets/dog-running.jpg",
  "tags": ["dog", "outdoor"],
  "embedding": [0.23, -0.11, 0.45, ...]
}

跨模态查询 #

以文搜图 #

将文字描述转换为向量，在图片向量库中搜索：

POST /multimodal-assets/_search
{
  "size": 5,
  "query": {
    "knn_nearest_neighbors": {
      "field": "embedding",
      "vec": {
        "values": [0.21, -0.08, 0.42, ...]
      },
      "model": "lsh",
      "similarity": "cosine",
      "candidates": 50
    }
  }
}

以图搜图 #

将上传的图片通过模型生成向量，再进行搜索：

POST /multimodal-assets/_search
{
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "knn_nearest_neighbors": {
            "field": "embedding",
            "vec": { "values": [0.24, -0.12, 0.44, ...] },
            "model": "lsh",
            "similarity": "cosine",
            "candidates": 100
          }
        }
      ],
      "filter": [
        { "term": { "media_type": "image" } }
      ]
    }
  }
}

多模态 + 结构化混合查询 #

在进行跨模态检索时，可同步叠加时间、类型、标签等结构化条件：

POST /multimodal-assets/_search
{
  "size": 10,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "knn_nearest_neighbors": {
            "field": "embedding",
            "vec": { "values": [0.21, -0.08, 0.42, ...] },
            "model": "lsh",
            "similarity": "cosine",
            "candidates": 50
          }
        }
      ],
      "filter": [
        { "term": { "media_type": "image" } },
        { "terms": { "tags": ["outdoor", "nature"] } }
      ]
    }
  }
}

常用多模态模型 #

模型	维度	支持模态	说明
CLIP (OpenAI)	512/768	文本 + 图片	最经典的跨模态模型
Chinese-CLIP	512/768	文本 + 图片	中文优化版 CLIP
ImageBind (Meta)	1024	文本/图片/音频/视频/IMU	六模态统一模型
Jina CLIP v2	768	文本 + 图片	多语言、高性能

应用场景 #

场景	说明
智能素材库与版权管理	通过上传草图或相似图片快速找回源文件，或进行版权侵权比对
电商视觉搜索	用户拍摄实物照片即可在商城中匹配同款或相似款商品
公共安全与工业检测	在监控视频或工业探伤图像中，通过特征匹配快速锁定目标
音视频内容风控	通过音频指纹或画面特征，在海量视频中快速识别违规内容