CLIP（对比语言-图像预训练）通过实现文本和图像之间灵活的跨模态检索，为多模态搜索带来了显著优势。与依赖关键词匹配或手动元数据标签的传统搜索系统不同，CLIP 将图像和文本映射到一个共享的向量空间中。这意味着文本查询可以直接根据语义含义（而不是精确关键词）匹配相关的图像（反之亦然）。例如，用户搜索“一只在公园里玩耍的狗”可以检索到各种犬种在户外场景中的图像，即使这些图像的元数据缺少“玩耍”或“公园”等特定标签。CLIP 跨概念的泛化能力减少了对僵化分类的依赖，使其适用于各种不同的用例。
CLIP 的一个关键优势是其零样本学习能力，这使得它能够处理其未经明确训练的概念查询。这是因为 CLIP 在包含 4 亿对图像-文本的大型数据集上进行了预训练，涵盖了广泛的视觉和语言模式。例如，正在构建产品搜索工具的开发者可以使用 CLIP 找到符合抽象描述（如“极简台灯”）的商品，而无需在产品数据上对模型进行微调。同样，在医学影像领域，即使模型未经医学术语训练，CLIP 也可以根据文本描述的症状检索 X 射线图像。这种灵活性减少了对标注数据集的需求，并加速了在新领域的部署。
CLIP 也简化了技术实现。通过将图像和文本编码为固定长度的向量，开发者可以利用现有的向量数据库（例如 FAISS、Pinecone）进行高效的相似性搜索。例如，一个电商平台可以预先计算所有商品图像和描述的 CLIP 嵌入，然后通过比较用户的查询向量与存储的向量来提供实时搜索服务。这种方法可以很好地扩展到大型数据集，并避免复杂的特征工程。此外，CLIP 的统一架构使用同一个模型处理文本到图像和图像到文本的检索，从而简化了系统设计。虽然可以进行微调，但许多应用在使用预训练模型时也能有效工作，从而降低了开发开销。总的来说，CLIP 的语义理解能力、泛化能力和易于集成的特性使其成为多模态搜索系统的实用选择。