多模态搜索系统集成了多种类型的数据（或模态）以提高搜索准确性和灵活性。最常见的模态包括文本、图像、视频、音频和传感器数据（例如，GPS、加速度计）。每种模态提供独特的信息，将它们组合在一起使系统能够处理单模态方法无法解决的复杂查询。例如，用户可以使用文本描述、图像示例，甚至音频片段来搜索视频剪辑。开发人员经常使用嵌入（数据的向量表示）和跨模态检索等技术，在共享语义空间中对齐这些不同的数据类型。
文本是用途最广泛的模态，因为它具有通用性。诸如 TF-IDF、BERT 或基于 GPT 的嵌入之类的方法将文本转换为用于相似性比较的数值向量。图像搜索依赖于卷积神经网络 (CNN) 或视觉转换器 (ViT) 来提取视觉特征，例如对象形状或颜色。视频搜索结合了图像和音频处理，将视频分解为帧和音频片段以进行分析。音频搜索可能使用语音转文本转换（例如，Whisper）或原始音频特征（如频谱图）。传感器数据通常用于物联网应用，需要时间序列分析或地理空间索引。例如，健身应用程序可以将加速度计数据与时间戳结合起来，以查找特定的锻炼模式。
组合模态引入了诸如对齐数据格式和确保高效检索之类的挑战。一种方法是早期融合，其中在处理之前组合来自不同模态的原始数据（例如，连接文本和图像向量）。或者，后期融合单独处理每种模态，并在以后合并结果。诸如 CLIP（对齐文本和图像）或 FAISS（用于向量相似性搜索）之类的跨模态检索工具非常流行，可用于桥接模态。一个实际的例子是电子商务平台，允许用户使用照片搜索产品，系统将其与数据库中的文本描述进行匹配。开发人员在设计这些系统时必须平衡计算成本、延迟和准确性，通常利用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架进行模型训练和部署。