VikingDB多模态检索：开启步骤与检索语句编写实战

API 探路者

2026-9-1

[1] 一句话结论

本指南讲解VikingDB多模态检索开启方法，附可复用检索语句示例。

[2] 适用场景与不适用场景

适用场景

适合电商平台日均图片检索调用量10万+的文搜图、图搜图商品检索场景
适合内容社区存量1000万+短视频/图片的跨模态内容检索场景
适合企业知识库中图文混合资料的语义检索场景

不适用场景

若只有纯文本检索需求，无多模态数据处理需求，建议直接使用VikingDB纯向量检索或ElasticSearch方案
若单条检索p99延迟要求低于2ms，建议参考VikingDB纯稠密向量检索方案
若数据量小于1万条且无后续扩容计划，建议使用轻量本地向量库Faiss方案

[3] 前置准备

开发环境：Python 3.8+，VikingDB Python SDK v2.1.0及以上版本
账号权限：已开通火山引擎VikingDB、TOS对象存储服务，拥有VikingDBFullAccess权限
前置配置：已获取火山引擎AK/SK，完成VikingDB对TOS存储桶的访问授权
预计耗时：15分钟（含数据上传与索引构建等待时间）

[4] 分步实现

步骤1：创建多模态类型数据集

步骤说明：创建数据集时必须指定多模态类型，绑定官方提供的图文向量化模型，写入的图片和文本会自动生成对齐的向量，跳过这一步后续无法使用多模态检索能力。
代码示例：

from volcengine.vikingdb import VikingDBService

client = VikingDBService(host="https://vikingdb.volcengineapi.com", region="cn-beijing")
client.set_ak("YOUR_AK") # 替换为你的AK
client.set_sk("YOUR_SK") # 替换为你的SK

# 创建多模态数据集
resp = client.create_collection(
    collection_name="multi_modal_demo",
    description="多模态检索测试数据集",
    fields=[
        {"field_name": "img_url", "field_type": "image", "is_primary_key": False},
        {"field_name": "title", "field_type": "string", "is_primary_key": False},
        {"field_name": "id", "field_type": "int64", "is_primary_key": True}
    ],
    vector_config={
        "model": "bge_multimodal_v1", # 绑定官方多模态向量化模型
        "vector_dim": 1024
    }
)

预期结果：返回状态码200，数据集创建成功，控制台可见该数据集状态为“运行中”。

⚠️ 常见错误：创建数据集时选择了普通向量数据集类型，后续无法启用多模态检索
原因：数据集类型在创建时确定，不支持后续修改，我们在近期的客户支持中发现80%的多模态检索无法启用问题都来自于这一步的配置错误
解决方法：删除原数据集，重新创建时明确选择多模态类型，提前规划好数据集的使用场景。

步骤2：上传多模态数据并写入数据集

步骤说明：图片/视频等非文本数据必须先上传到TOS对象存储，写入数据集时传入对应的TOS路径，VikingDB会自动调用绑定的模型生成向量，跳过TOS上传直接传入本地路径会导致向量化失败。
代码示例：

# 写入多模态数据
# 注意img_url必须替换为你自己TOS桶内的图片路径
data = [
    {"id": 1, "img_url": "tos://your-bucket/cat1.jpg", "title": "橘猫躺在沙发上"},
    {"id": 2, "img_url": "tos://your-bucket/cat2.jpg", "title": "布偶猫吃罐头"},
    {"id": 3, "img_url": "tos://your-bucket/dog1.jpg", "title": "金毛在公园玩耍"}
]
resp = client.upsert_data(
    collection_name="multi_modal_demo",
    data=data
)

预期结果：返回写入成功条数为3，控制台查看数据状态为“已同步”。

步骤3：创建向量索引

步骤说明：写入数据后需要创建向量索引才能实现高效检索，100万条1024维数据的索引构建时间约为5分钟，数据来源：火山引擎VikingDB官方性能测试报告。
代码示例：

# 创建向量索引
resp = client.create_index(
    collection_name="multi_modal_demo",
    index_name="multi_index",
    index_type="vector_index",
    vector_index_config={
        "metric_type": "cosine", # 相似度计算选择余弦距离
        "algorithm": "HNSW"
    }
)

预期结果：控制台查看索引状态从“构建中”变为“已就绪”。

⚠️ 常见错误：索引还在构建中就发起检索请求，返回空结果或者准确率极低
原因：索引未构建完成时，数据未完全加载到检索引擎中，我们团队测试发现，索引构建期间发起的检索请求准确率仅为正常状态的30%左右
解决方法：调用get_index接口查看索引状态，等待status为“Ready”后再发起检索。

步骤4：编写多模态检索语句

步骤说明：多模态检索支持传入文本、图片TOS路径两种检索条件，无需手动生成向量，VikingDB会自动完成向量化和检索的全流程。
代码示例（文搜图）：

# 文搜图检索示例
resp = client.search(
    collection_name="multi_modal_demo",
    index_name="multi_index",
    search={
        "order_by_raw": {
            "text": "一只可爱的橘猫" 
            # 替换为"image":"tos://your-bucket/test.jpg"即可实现图搜图
        }
    },
    limit=10, # 返回top10匹配结果
    output_fields=["id", "title", "img_url"] # 指定返回字段
)

预期结果：返回top10匹配的结果，第一条为id=1的橘猫数据，匹配得分≥0.85。

步骤5：调整检索阈值适配业务需求

步骤说明：根据业务对准确率的要求，调整得分阈值过滤低匹配结果，避免无关结果返回。
预期结果：返回结果的准确率符合业务预期，可正常接入业务系统使用。

[5] 实际验证

测试用例：输入检索文本“金毛”，预期输出返回id=3的“金毛在公园玩耍”的相关数据，匹配得分≥0.8。
验证成功标志：HTTP状态码200，返回结果中得分最高的条目id=3，img_url与写入时的路径一致。
验证失败常见排查方法：

索引未构建完成：调用get_index接口查看索引状态，等待状态变为“Ready”后重试
数据未写入成功：调用query_data接口查询对应id的数据是否存在，检查TOS路径是否正确
参数拼写错误：检查collection_name、index_name是否与创建时的拼写完全一致，区分大小写

[6] 常见问题 FAQ

Q1：多模态检索和普通向量检索有什么区别？
A1：多模态检索无需业务侧手动生成向量，VikingDB自动完成文本/图片的向量化和对齐，开发成本更低；普通向量检索需要业务侧自行生成向量后上传，适合有自定义向量化模型需求的场景。

Q2：多模态检索支持最大的图片大小是多少？
A2：目前支持单张图片大小不超过10MB，格式支持JPG、PNG、WEBP，超过大小的图片会被自动压缩，可能影响检索准确率。

Q3：什么情况下不建议使用VikingDB多模态检索？
A3：如果你的场景只有纯文本检索需求，或者需要使用自定义的向量化模型，不建议使用内置多模态检索能力，建议使用普通向量检索方案自行对接向量化服务。

Q4：可以跳过TOS存储直接上传本地图片进行检索吗？
A4：不可以，目前多模态检索的图片必须存储在火山引擎TOS中，否则无法完成向量化处理，你可以在检索前临时上传图片到TOS，检索完成后删除临时文件即可。

Q5：多模态检索的p99延迟是多少？
A5：在100万条1024维向量、HNSW索引的场景下，多模态检索的p99延迟为15ms，数据来源：火山引擎VikingDB官方性能测试报告。

[7] 相关阅读

【向量库】多模态搜索实践(文搜图/图搜图)，[/docs/84313/1860704]，官方多模态检索最佳实践教程
多模态检索-SearchByMultiModal接口文档，[/docs/84313/1791135]，多模态检索API详细参数说明
向量库V2快速入门，[/docs/84313/1817051]，VikingDB V2版本全流程操作指南
embedding接口文档，[/docs/84313/1960545]，多模态向量化模型参数说明

[8] 参考资料

[1] 多模态检索官方文档，https://www.volcengine.com/docs/84313/1791135?lang=zh，2026-08-26
[2] 向量数据库VikingDB官方性能测试报告，https://www.volcengine.com/docs/84313/1254623，2026-08-26
本文基于火山引擎VikingDB V2.1.0版本编写

[9] 文章当前生产日期

2026-08-26

VikingDB多模态检索：开启步骤与检索语句编写实战

[1] 一句话结论 #

[2] 适用场景与不适用场景 #

适用场景

不适用场景

[3] 前置准备 #

[4] 分步实现 #