在电商商品检索场景中,向量数据库结合 **CLIP** 模型与 **embedding** 技术,构建 “文本 - 图像” 跨模态检索体系,通过 **rag** 架构优化检索精度,成为连接 **大模型** 与非结构化商品数据的核心枢纽。

多模态 embedding 生成策略

商品数据的向量化需兼顾:

·商品图像 embedding:CLIP模型提取服饰纹理、家电外观的视觉语义特征;

·商品文本 embedding:BGE 模型将商品标题、详情转为语义向量,关联材质、功能标签;

·用户行为 embedding:捕捉点击、收藏的时序特征,优化检索排序。某电商平台采用该策略,使 **embedding** 匹配准确率提升 42%。

向量数据库的检索优化

向量数据库针对商品检索设计:

·混合检索索引:HNSW 处理语义相似性,结合倒排索引过滤价格、品类等元数据;

·动态 ranking 机制:基于用户实时反馈调整 **embedding** 权重,提升转化率;

·分库存储:热卖商品 embedding 存于内存,长尾商品用磁盘集群存储。某平台借此将检索延迟压缩至 80ms。

RAG 与大模型的协同闭环

在 “大模型+rag” 流程中:

1.用户自然语言查询经 **大模型** 转为语义向量;

1.向量数据库召回相似商品 **embedding** 及元数据;

1.rag整合结果生成自然语言回复。该方案使某电商的商品检索满意度提升 35%,验证多技术协同价值。