多模态检索是阿里云 Elasticsearch 引擎增强版提供的场景化 AI 检索能力。通过预置的场景模板自动完成索引 Mapping 设计、向量模型绑定和检索配置，无需手动编写 Schema 即可创建支持文本、图片语义检索的索引，并内置从数据写入到向量化、检索的完整链路。适用于将文档、FAQ、商品图文等内容资产接入 Elasticsearch 进行语义检索的场景。
支持的场景模板
创建场景时选择一类模板，系统按模板自动生成索引结构与向量化规则。
场景模板 | 适用场景 | 语义字段与向量模型 | 支持的检索方式 |
文本语义检索 | 文档、FAQ、商品描述等文本内容检索 | content 字段派生 content_semantic，向量模型 text-embedding-v4 | 传统检索(BM25)、语义检索、混合检索(RRF) |
图文检索 | 图文商品、素材库等，支持文本与图片互搜 | mm_content 字段，向量模型 qwen3-vl-embedding | 以文搜图、以图搜图、图文双路(RRF) |
检索方式
检索方式 | 说明 |
传统检索(BM25) | 基于关键词的全文检索，对文本字段分词后匹配命中即可召回。 |
语义检索 | 通过向量模型将查询与内容映射到同一语义空间，召回语义相近的结果，不依赖关键词命中。 |
混合检索(RRF) | 使用 RRF（Reciprocal Rank Fusion）融合关键词检索与语义检索的结果，兼顾精确匹配与语义相关性。 |
以文搜图、以图搜图 | 图文检索场景专用。以文搜图输入文本检索图片；以图搜图输入图片 URL 检索相似图片。 |
使用限制
仅阿里云 Elasticsearch 引擎增强版 9.99 版本的实例支持多模态检索。
首次使用需开通 AI 搜索开放平台，由其提供向量化等模型服务。
场景数据源为 API，通过 API 写入全量与增量数据，不支持本地文件上传。
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