多模态图文搜索通过理解视觉和文本数据之间的关系，使用户能够在图像和文本中找到相关的结果。 它的工作原理是将图像和文本嵌入到共享的向量空间中，在该空间中，相似的概念（无论模态如何）都彼此靠近。 例如，如果模型识别出照片的语义相似性，则狗的照片和文本“一只金毛猎犬玩取物游戏”可能会被映射到附近的向量。 这通常是使用在大量配对图像和文本数据集上训练的神经网络来实现的，例如CLIP（对比语言-图像预训练），该模型学习将视觉特征与相应的语言描述相关联。
该过程涉及两个主要步骤：编码和检索。 在编码期间，使用单独的编码器（例如，用于图像的视觉转换器和用于文本的文本转换器）将图像和文本转换为数值向量。 训练这些编码器，以最小化匹配的图文对的向量之间的距离，同时最大化不匹配的对的向量之间的距离。 例如，当用户搜索“山上的日落”时，文本编码器会将查询转换为向量，并且系统将其与共享空间中预先计算的图像向量进行比较。 检索依赖于近似最近邻算法（如FAISS或HNSW）来有效地找到最接近的匹配项，即使在大型数据集中也是如此。 这允许跨模态搜索，例如从文本查询中查找图像或反之亦然。
实际实现需要仔细的设计选择。 例如，调整图像大小或标记文本等预处理步骤可确保编码前的一致性。 开发人员可以使用TensorFlow或PyTorch等库来训练或微调模型，而Elasticsearch或Milvus等数据库则可以处理向量存储和检索。 挑战包括平衡准确性和计算成本——较大的模型可以改善结果，但会增加延迟。 一个真实的例子是电子商务平台，允许用户使用照片（查找视觉上相似的商品）或文本描述（匹配关键字）搜索商品。 通过将图像和文本搜索统一到一个系统中，与传统的孤岛式解决方案相比，多模态方法简化了用户交互并提高了灵活性。
