# Doubao 多模态 Embedding：建立一个图文检索小样本

> 多模态向量请求可以把文字与图片组合为检索表示。工程上首先要决定一个向量代表什么：一份文档、一张图片，还是有意组合的一条记录。建立大索引前，应先验证这个边界。

_发布 2026-09-23 · 更新 2026-09-29 · [KeepRouter Editorial](https://keeprouter.com/editorial-policy#editorial-team) · 5 分钟阅读_

![三种带类型输入（文本、图片、视频）汇聚成一个向量块](https://keeprouter.com/editorial/blog/multimodal-embeddings-guide.png)

_将记录加入检索索引前，先定义一个向量代表什么。_

当用户用文字寻找图片，或希望把一条图文混合记录放进同一个索引时，Doubao 多模态向量端点值得评估。首先应定义“一条记录”的边界：商品照片和对应描述可以属于同一项；十张互不相关的图片则不应只因为被放进同一个 input 数组，就意外合成一个向量。

KeepRouter 将 [Doubao Embedding Vision 251215](/models/doubao-embedding-vision-251215)列在独立的多模态向量操作下。火山引擎的[向量化文档](https://docs.volcengine.com/docs/ark/vectorization?lang=zh&redirect=1)说明上游模型家族及版本相关选项。本文只讨论普通稠密向量流程，不声称稀疏、压缩或多向量等可选能力在每条网关线路上都能原样工作。

## 调用 API 前，先定义检索实验

建立一组自己拥有或可使用的素材，例如十二张商品图片，各配一段简短、可核对的描述；再写八个能够人工判断预期结果的查询。加入两组容易混淆的案例：外观相近但用途不同的商品，以及拍摄方式不同但用途相同的商品。

在本地样本中保存记录 ID、素材地址、描述和预期查询匹配。不要让模型自己编造预期答案，检索实验需要独立答案表。先决定产品需要的是宽泛类别、准确商品还是近重复图片，因为这些目标可能适合不同的向量表示与评估方法。

| 输入设计 | 一个向量代表什么 | 适合的首轮实验 |
|---|---|---|
| 单个文本部件 | 查询或文档 | 文本检索文本 |
| 单张图片部件 | 一张图片 | 文字检索图片 |
| 图片加对应描述 | 一条组合记录 | 商品发现 |
| 多张无关图片 | 含义不清的组合对象 | 先拆为独立请求 |

## 使用专用操作，并检查返回向量

下面的代码在有效余额和有权限的 Key 下运行时，会发起一次付费模型请求。它是供你执行的测试模板，不代表撰写本文时已经运行。公开 logo 仅用来检查传输流程，实际检索实验应替换为目标任务素材。

```python
import math
import os
import requests

response = requests.post(
    "https://keeprouter.com/v1/embeddings/multimodal",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["KEEPROUTER_KEY"]},
    json={
        "model": "doubao-embedding-vision-251215",
        "input": [
            {"type": "text", "text": "KeepRouter product logo"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://keeprouter.com/logo-512.png"}},
        ],
    },
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
body = response.json()
vector = body["data"][0]["embedding"]
if not vector or not all(type(v) in (int, float) and math.isfinite(v) for v in vector):
    raise ValueError("Expected a non-empty finite dense vector")
print({"dimensions": len(vector), "usage": body.get("usage")})
```

KeepRouter 适配器会把上游单个 embedding 对象归一化为列表形响应，但这种转换不等于每个输入部件都会各自得到一个向量。应读取实际结果，并把它关联到提交的那条组合记录。对独立商品，应分别请求，除非目标端点明确提供保留记录边界的批处理契约。

通过 [API 参考](/api/docs)核实当前路由。同一个模型发到普通 `/v1/embeddings` 属于另一种操作，可能被拒绝。请求失败时，先检查模型资格和端点，再尝试修改媒体格式。

## 将生成方法和向量一起保存

记录公开模型 ID、实际返回维度、输入构造方式、可选指令和生成日期。文档向量与查询向量应使用互相兼容的生成方法。即使两个模型返回的数组长度相同，也不能据此把不同版本的向量随意混用。

如果采用上游的指令或维度选项，应在准确线路上验证，再重新运行测试样本。改善一个查询的修改，也可能改变其他结果的排序。把新的表示方法作为新索引版本保存，才能比较和回滚，而不破坏旧集合。

小规模实验中，如果模型文档支持这种距离度量，可以先用精确余弦比较。要检查零向量和维度一致性。等到集合大小、过滤条件和更新方式确实需要时，再引入向量数据库；数据库不会自动修复记录边界不清或生成方法不合适的问题。

## 将检索效果与请求成功分开验收

逐个查询检查前几条结果，记录预期记录是否出现，同时记录干扰项，以及文字描述是否过度压住图片信号。固定查询，比较“仅图片”与“图片加描述”两种方式。实验可能发现，一种更适合准确商品搜索，另一种更适合按类别浏览。

HTTP 200 和预期宽度的向量，只说明传输和解析成功，不能证明检索有用。也不要从十二项样本发布通用准确率排名。这个小实验的作用，是发现接入错误，并决定下一轮应建立什么更有代表性的评估集合。

## 加入一个容易混淆的检索案例

准备两件外观相似、文字属性不同的商品，再加一件文字匹配但图像错误的条目。提问同时涉及属性和外观，记录正确条目是否进入 top-k，而不仅看是否返回向量。[火山引擎向量化指南](https://docs.volcengine.com/docs/ark/vectorization?lang=zh&redirect=1)是模型家族参考，本文 KeepRouter 示例则定义正在测试的路径。这能区分 API 可用与跨模态检索有用。

## 分别预算建索引和在线查询

建索引费用跟语料规模有关，在线查询费用跟搜索流量有关。还需计入图片、描述或模型版本变化后的重新生成。例如，一个有 10,000 条记录的集合，每月更新 5%，意味着 500 条更新，而不是每月必然全量重建 10,000 条；查询量应另列。这些都是规划假设，不是本站观察到的真实使用量。

媒体消耗的 token 无法从 URL 的字符数推算。应保留代表性图片大小和输入组合的报告用量，再采用模型页的当前客户价格。[API 费用计算器](/tools/api-cost-calculator)覆盖到相应单位时可直接使用；工具未表达的媒体专用类别应继续在自己的工作表中保留。

[多模态向量概览](/zh/blog/multimodal-embeddings-guide)介绍端点家族。小样本跑通之后，再逐步扩大集合，同时比较检索质量、导入失败、更新及时性和每次有效搜索的成本。一个总是返回错误商品的低价向量，会增加后续工作，而不能带来有用的节省。

## 常见问题

### 每个多模态 input 部件都有独立向量吗？

不能这样假设。带类型部件可能描述一条组合记录；独立记录应按文档确认边界，必要时分别请求。

### 能直接用普通 embeddings 端点吗？

应采用具体模型公布的端点；此 KeepRouter 模型使用 /v1/embeddings/multimodal。

### 向量维度应该照文章写死吗？

应先验证所选模型和配置实际返回的维度，再与索引版本一起保存。

### 返回有效向量就证明搜索效果好吗？

不能。应在代表性查询上独立评估预期命中和干扰结果。

## 参考的一手资料

_本文最近复核 2026-09-29_

1. [Volcengine multimodal vectorization](https://docs.volcengine.com/docs/ark/vectorization?lang=zh&redirect=1)
2. [KeepRouter Doubao model and endpoint](https://keeprouter.com/models/doubao-embedding-vision-251215)
3. [KeepRouter OpenAPI](https://keeprouter.com/api/openapi.json)

## 继续阅读

- [doubao embedding vision 251215](https://keeprouter.com/models/doubao-embedding-vision-251215.md)
- [多模态向量：把文本、图片与视频放进同一个向量空间](https://keeprouter.com/zh/blog/multimodal-embeddings-guide.md)
- [多模态模型 API](https://keeprouter.com/zh/features/multimodal-models.md)
- [api cost calculator](https://keeprouter.com/tools/api-cost-calculator)
- [用 OpenAI SDK 调用 Gemini：区分原生、兼容端点和网关路径](https://keeprouter.com/zh/blog/gemini-openai-compatible-api-differences.md)
- [KeepRouter API Key 配置：从免费模型走到一次受控付费请求](https://keeprouter.com/zh/blog/keeprouter-api-key-free-to-paid.md)

## 查看这个型号的价格与 API

查看本文型号的当前用户费率、支持端点与接入示例。

[查看型号与价格](https://keeprouter.com/models/doubao-embedding-vision-251215)

[创建 Key，测试免费模型](https://keeprouter.com/login?returnTo=%2Fconsole%2Fkeys%3Fmodel%3Dfree)

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[全部文章](https://keeprouter.com/zh/blog.md) · [模型与价格](https://keeprouter.com/models.md)