向量数据库 结合 CLIP 模型在跨模态推荐场景中,通过 **embedding** 技术整合图文语义,结合 **RAG** 架构实现 “以图搜文”“以文搜图” 的精准推荐,推动多模态应用落地。

CLIP 模型的跨模态 embedding 生成

CLIP 模型的跨模态向量化包括:

· 图像 embedding:ResNet 提取视觉特征,映射至 512 维语义空间;

· 文本 embedding:Transformer 提取文本语义,与图像空间对齐;

· 跨模态对齐:对比学习实现图文 embedding 的语义一致性。某电商平台用 CLIP 使跨模态 embedding 准确率提升 35%。

向量数据库的跨模态索引优化

针对 CLIP 生成的 embedding,向量数据库采用:

· 跨模态关联索引:建立图像与文本 embedding 的语义映射关系;

· 模态权重调整:根据推荐场景动态调整图文 embedding 检索权重;

· 多模态融合检索:支持 “图文混合查询 + 语义过滤” 组合检索。某时尚平台借此将跨模态推荐准确率提升至 89%。

RAG 架构的跨模态推荐闭环

在 “CLIP + 向量数据库” 的 RAG 流程中:

1. 用户跨模态查询由 CLIP 转为 embedding;

2. 向量数据库 检索相似的多模态 embedding;

3. RAG 整合结果并输入推荐模型,生成个性化推荐。该方案使某平台的跨模态推荐转化率提升 28%,验证 **RAG** 在跨模态场景的价值。