数字化进程中，企业对数据搜索的需求已从“单一条件查询”升级为“多维度精准匹配”。传统的纯向量、纯标量检索模式，面临效率和精度难以兼顾的困境。
Vastbase向量版以多标签向标联合检索，通过语义匹配+精准过滤+多维度分析的一站式检索能力，弥补了单一检索的短板。
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向量-标量联合检索
多标签向量标量联合检索，依靠联合索引架构和动态剪枝策略，能够同时处理三类数据：
1
向量检索：解析非结构化数据（如图片、文本的深层语义），回答“像什么”的问题
2
标量过滤：处理结构化数值（如价格、时间、评分），解决“是否符合范围”的问题
3
标签筛选：匹配分类属性（如商品类目、用户身份标签），判断“属于哪一类”的问题。
融合向量语义理解与结构化标量过滤，实现高效、精准的跨模态数据检索。
混合索引架构：向量数据库的混合索引将B-tree索引与向量索引（如IVF、HNSW）分层融合，通过索引互补性扩展了单模态的语义边界，兼顾效率与召回率实现跨模态联合查询。
动态剪枝策略：优先执行倒排索引过滤（如“价格>1000元”），缩小候选集后再计算向量相似度，从而实现动态优化执行路径，提高检索效率。
多标签向标联合检索的优势
传统的单一检索存在明显缺陷。以电商购物场景为例，当我们需要搜索“和图片相似的（复古风），价格<1000元的连衣裙”时
如果是纯向量搜索，以图搜图，则无法过滤标量条件（价格<1000元）的情况；
如果是纯标量搜索，筛选价格区间，则无法理解抽象语义（复古风）；
如果纯标签过滤，按分类查找商品，则无法识别未打标签的产品特征。
多标签向量标量联合检索则可以通过“语义匹配+精准过滤+多维度分析”的一站式检索能力完美弥补单一检索的短板：
针对纯向量检索无法过滤标量条件的问题，先用标量过滤（价格<1000元）和标签筛选（连衣裙）快速排除无关数据，大幅压缩计算量；针对纯标量/标签检索的语义盲区，通过向量精排解析非结构化需求（复古风），解决抽象语义理解难题；而对于纯标签检索的覆盖局限，则利用向量相似性挖掘未打标签的产品特征。
多标签向标联合检索的应用
多标签向量标量联合检索，不仅是技术的突破，更是商业逻辑的重构——它让企业从“被动响应查询”进化为“主动理解需求”。
电商零售：满足“商品风格（向量）+ 价格段（标量）+ 物流时效（标签）”的复合搜索；
智慧城市：追踪“相似人脸（向量）+ 时间段（标量）+ 出现区域（标签）”的目标人员；
医疗健康：关联“医学影像特征（向量）+ 检验指标（标量）+ 患者病史（标签）”；
工业制造：检测“产品缺陷图像（向量）+ 工艺参数（标量）+ 生产线批次（标签）”
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