多模态搜索通过结合多种数据类型（如文本、图像、音频或视频）来提高搜索准确性、灵活性和用户体验，从而相对于单模态方法提供了多项实际优势。与仅依赖一种输入类型（例如，纯文本查询）的单模态系统不同，多模态系统可以处理和交叉引用多样化的数据源。这使得它们能够处理信息不限于单一格式的复杂现实场景。例如，用户可以使用照片和文本描述来搜索产品，而多模态系统可以使用这两种输入来返回比纯文本或纯图像系统更好的结果。
一个关键优势是改进了上下文理解。单模态系统通常难以处理模糊的查询。例如，搜索“apple”可能指的是水果、科技公司或一首歌。纯文本搜索引擎可能会返回混合结果，但多模态系统可以使用附加输入（如智能手机的图像）来缩小上下文范围。类似地，在电子商务中，结合产品图像与用户评论（文本）或视频演示有助于显示更相关的项目。多模态系统在跨模态检索方面也表现出色，例如根据哼唱的旋律（音频到文本）查找歌曲，或使用文本描述定位视频片段。这些能力减少了用户重新 формуulate 查询的需求，节省了时间和精力。
另一个好处是处理多样化输入和输出的灵活性。开发者可以设计接受多种输入类型的应用程序，使其更容易被更广泛的用户群体访问。例如，一个食谱应用可以让用户通过拍摄食材照片、输入饮食限制或口头说出查询来进行搜索。多模态系统还可以实现更丰富的输出，例如针对“家庭锻炼方案”的查询返回视频、文章和产品列表的组合。底层上，这些系统通常使用联合嵌入空间来对齐不同的数据类型，从而可以直接比较文本和图像。虽然单模态方法实现起来更简单，但多模态搜索更好地模仿了人类自然地与信息互动的方式——同时使用视觉、听觉和语言。这使其成为内容推荐、医疗诊断（结合医学图像和病历）或增强现实导航等应用的更通用工具。