多模态搜索通过允许用户同时使用多种输入类型（例如文本、图像、音频或视频）来搜索资产，从而增强了数字资产管理 (DAM) 系统。这种方法解决了传统基于关键词搜索的局限性，后者往往难以处理模糊查询或缺乏详细元数据的资产。通过结合不同的数据模式，多模态搜索可以解释复杂的用户意图并检索更相关的结果。例如，用户可以通过上传草图、输入描述，甚至引用类似图像的调色板来搜索“带有棕榈树的日落海滩照片”。系统会分析所有输入，交叉引用视觉、文本和上下文线索以提高准确性。
一个实际的应用是跨模态检索，即以一种格式（例如文本）进行搜索，返回另一种格式（例如图像）的结果。例如，开发者可以构建一个 DAM 功能，允许用户通过文本描述（“带有鸟类图标的红色圆形徽标”）或上传低质量参考图像来查找徽标。在底层，这可能涉及使用 CLIP（对比语言-图像预训练）等机器学习模型将文本和图像映射到共享的向量空间中，从而实现跨模态的相似性比较。同样，音频或视频文件可以使用语音转文本转录、帧中的对象检测和声学特征进行索引，从而允许进行诸如“查找某人在显示图表时说‘创新’的片段”之类的搜索。这种灵活性对于缺乏一致元数据的大型媒体库尤其有用。
从技术角度来看，实现多模态搜索需要集成多个 AI 模型和索引策略。开发者可能会使用预训练的视觉 Transformer 进行图像分析，使用 BERT 类模型进行文本处理，以及使用 VGGish 等音频嵌入工具进行声音分析。这些组件会输出嵌入向量（数值表示），并将其存储在针对快速相似性搜索而优化的向量数据库中。挑战包括确保在大数据集上的低延迟查询以及在更新索引时保持新资产的一致性。然而，回报是巨大的：团队可以减少手动标记工作，改进对旧内容的发现，并支持创意工作流程——例如让设计师通过结合文本查询和情绪板图像来搜索“有棱角、未来感的 UI 元素”。通过统一不同的数据类型，多模态搜索将 DAM 系统转变为组织更直观、可扩展的工具。