多模态嵌入通过使系统能够理解和检索跨不同数据类型（如文本、图像、音频和视频）的信息，从而增强语义搜索。传统语义搜索依赖于文本嵌入，它将单词或短语映射到向量空间以捕获含义。多模态嵌入通过创建多个数据类型的联合表示来扩展这一点，从而允许一种格式（例如，文本）的查询与另一种格式（例如，图像）的相关结果匹配。例如，用户可以搜索“水上日落”，并收到与该概念对齐的文本描述和图像，即使这些图像没有明确标记这些词。 这种跨模态理解通过利用来自多个来源的更丰富的上下文来提高搜索准确性和灵活性。
一项关键的技术转变是使用在配对数据（例如，图像-文本对）上训练的模型，以将不同的模态对齐在同一个嵌入空间中。像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的模型将图像和文本编码为可以直接比较的向量。例如，电子商务平台可以使用这样的模型让用户使用照片搜索产品 - 例如，用户上传椅子的照片，系统通过比较图像嵌入从目录中返回类似的椅子。 同样，医学搜索工具可能会将文本注释与 X 射线图像相结合，以查找相关的案例研究。开发人员可以使用 Hugging Face Transformers 或 TensorFlow 等库来实现这些系统，这些库提供预训练模型和工具，用于在特定领域的数据上进行微调。
然而，构建多模态搜索系统引入了新的挑战。首先，对齐模态需要大量高质量的配对数据（例如，带有准确字幕的图像），这在小众领域可能很少。其次，处理多种数据类型时，计算成本会上升 - 例如，索引视频嵌入需要大量的存储和处理能力。开发人员还必须设计高效的检索管道，通常将近似最近邻搜索（例如，FAISS）与过滤逻辑相结合来处理规模。此外，评估变得更加复杂：像 recall@k 这样的指标需要考虑跨模态相关性，这并不总是直接的。 尽管存在这些障碍，多模态嵌入正在使语义搜索变得更加通用，从而能够实现仅使用文本方法不切实际的应用程序，例如同时根据视觉风格和字幕语气查找模因。