多模态矢量数据库存储和索引来自多个模态 (例如文本、图像和音频) 的嵌入，从而实现跨不同数据类型的高效相似性搜索。与为单模态嵌入设计的传统矢量数据库不同，多模态矢量数据库针对需要跨模态检索的用例进行了优化。
例如，用户可以通过输入诸如 “红色跑车” 的文本查询来搜索图像。数据库将文本和图像嵌入两者存储在共享空间中，允许其通过比较文本查询和图像嵌入之间的语义相似性来检索相关图像。
这些数据库通常与CLIP等AI模型集成，后者生成跨模态对齐的嵌入。应用包括多媒体搜索引擎、推荐系统和增强现实平台。
多模态矢量数据库的主要功能包括支持大规模嵌入，低延迟检索以及与流行的AI框架的兼容性。它们还可以包括索引技术，如分层可导航小世界 (HNSW) 图，以确保即使在规模上的高效查询。
多模态矢量数据库对于需要在不同数据类型之间进行无缝交互的应用程序至关重要，从而实现更丰富，更动态的用户体验。