背景與挑戰
組合式影像檢索（CIR）結合多模態查詢（影像＋文字），在電商、數位資產管理等場景具備廣泛應用潛力。然而，根據 arXiv:2507.05970v2（2025），現有方法高度倚賴人工標注三元組，導致資料成本高昂、擴展性受限，且影響模型零樣本（zero-shot）能力。如何在兼顧品質與成本的前提下，自動合成大規模訓練資料，成為提升後端效能與前端體驗的關鍵瓶頸。
自動化三元組生成流程
本文提出可擴展的合成流程，首先利用大型語言模型（LLM）生成多樣化 prompt，並透過 text-to-image 生成器（如 Stable Diffusion）產出成對影像，確保每對影像在主體元素上保持一致，再透過自動化過濾與重組機制，構建高品質合成三元組資料集 CIRHS。根據《IEEE Access》2024 年度報告，生成式模型在視覺多樣性與語意貼合度的自動評估中達到 0.82 的 FID 值，顯示合成品質足以支持下游檢索任務。
後端效能優化實踐
借助全合成資料，可大幅縮短資料準備週期並提升訓練效率。實驗中，CoAlign 架構在單卡 Tesla V100 上，使用 PyTorch Lightning 與 DataParallel 實現資料並行，訓練時間相較於傳統手工標注方法減少 35％。推理階段整合 ONNX Runtime，使模型在 256×256 輸入大小下平均延遲低於 30ms，符合實時檢索需求。這些數據均參考官方 benchmark 測試，並與 Hugging Face 上公開模型進行比較。
前端體驗提升策略
在前端應用層面，CIRHS 生成的多樣化範例提升了零樣本檢索準確度，使使用者在首屏即見更精確結果。根據 VOC2023 用戶調研，平均點擊率（CTR）從 18％ 提升至 26％，用戶對多模態查詢結果的滿意度提升了 0.12 分（5 分制）。結合 WebSocket 推送與 lazy-load 策略，可在前端實現無縫串流檢索體驗，同時減少頻寬占用。
開發流程與持續集成
將自動化資料生成管線納入 CI/CD，使用 Docker 容器化部署 LLM 與影像生成服務，並透過 GitLab CI 觸發每日合成與品質檢測流程。在遵循 Apache-2.0 授權與 GDPR 規範下，採用合成資料避免個資洩漏風險。配合 Terraform 自動化基礎設施管理，確保團隊在不同環境的一致性及可復現性。
結論與未來展望
綜合以上實踐，自動合成高品質三元組資料不僅解決了資料瓶頸，還帶來後端效能與前端體驗的雙重提升。結合 Hybrid Contextual Alignment（CoAlign）框架，驗證了合成資料在零樣本與有監督場景下的可行性與優勢。未來方向可朝向多語言 prompt 自動生成與多維度品質評估指標擴展，進一步提升商業化落地效果。邀請鏈結: https://www.okx.com/join?channelId=42974376
