多模态人工智能通过使多模态搜索引擎能够同时处理和关联多种类型的数据（文本、图像、音频、视频），从而提高其性能，带来更准确、更具上下文感知的搜索结果。与依赖关键词匹配的传统文本搜索不同，多模态系统分析不同数据模态之间的关系。例如，用户可以使用照片和文本描述来搜索产品，系统会交叉引用视觉特征（颜色、形状）与文本属性（品牌、材质），以返回更好的匹配结果。这种方法通过利用不同输入中的互补信息，减少了歧义并提高了相关性。
一个关键的技术优势是使用联合嵌入，将不同数据类型映射到共享的向量空间中。例如，如果一个图像及其文本描述代表相同的概念，它们可能会被编码成相互靠近的向量。这使得搜索引擎能够跨模态比较查询和文档。开发者可以使用 CLIP（对比语言-图像预训练）等模型来实现这一点，CLIP 通过对比学习对齐文本和图像。当用户上传椅子草图并查询“现代设计”时，系统不仅通过匹配文本标签来检索产品，还会评估草图的视觉相似性和与“现代”一词的上下文一致性。
多模态人工智能还能改善复杂或模糊查询的处理。例如，搜索“jaguar”可能会返回关于动物、汽车品牌或体育队伍的结果，具体取决于附带的图像或音频。通过分析用户上传的丛林图像以及文本“jaguar”，系统可以推断出生态环境的上下文。此外，视频搜索中的时间对齐——比如找到一个角色在挥手时说“我们走吧”的场景——展示了同步音频和视觉线索如何优化结果。对于开发者而言，将 TensorFlow Extended (TFX) 或 PyTorch 等框架与多模态数据集集成，可以构建训练模型以检测跨模态模式的流水线，使搜索引擎更加直观，更能适应实际用例。
