视觉语言模型 (VLM) 通过使系统能够同时处理和理解视觉和文本数据来增强多媒体搜索引擎。与依赖元数据或基于文本的索引的传统搜索引擎不同，VLM 分析图像、视频或音频的内容以及相关文本。这可以实现更准确和上下文感知的搜索结果。例如，VLM 可以解释用户“带有花卉图案的红色连衣裙”之类的文本查询，并将其与视觉上符合该描述的图像进行匹配，即使元数据中没有包含这些确切的关键词。通过弥合不同模态之间的差距，VLM 使搜索引擎更加直观和有效。
VLM 的一个主要优势在于它们能够通过利用图像和文本之间的上下文关系来处理模糊或复杂的查询。例如，搜索“在水中玩耍的狗”可能会返回在海滩、湖泊或游泳池的狗的图像，即使元数据只提到“狗”或“水”。VLM 通过将视觉特征（如形状、颜色和物体）和文本语义（如关键词或短语）编码到一个共享的嵌入空间来实现这一点。这个共享空间允许模型衡量跨模态的相似性。CLIP（对比语言-图像预训练）等工具就展示了这一点，它无需手动标注即可将图像与文本描述进行匹配。开发人员可以将此类模型集成到搜索流水线中，以在不依赖详尽标注的情况下提高相关性。
VLM 还支持多模态索引和检索，这扩展了搜索能力。例如，用户可以上传一把椅子的照片，并添加文本修饰语，如“木腿”，以优化结果。VLM 处理图像和文本，过滤同时匹配这两个标准的結果。类似地，像“找到带有猫和讽刺文字的表情包”这样的混合查询也变得可行，因为模型分析了视觉元素（猫的图像）和文本内容（讽刺的字幕）。这减少了对固定分类法的依赖，并允许根据用户意图动态调整。通过实现 VLM，开发人员可以构建处理各种输入、提高结果准确性并支持自然语言交互的搜索引擎，从而使多媒体搜索更加灵活和用户友好。