多模态搜索和检索增强生成（RAG）通过增强系统处理和生成来自不同数据类型的信息的方式，在各行各业都有实际应用。 多模态搜索允许跨文本、图像、音频和视频进行查询，而 RAG 通过将响应置于检索到的数据中来改进生成模型。 它们共同实现了更准确、更上下文相关的解决方案，例如电子商务、医疗保健和客户支持等领域，在这些领域中，组合多个数据源或生成可靠的输出至关重要。
多模态搜索的一个关键应用是在电子商务平台中。 例如，用户可以上传他们想要查找的产品的照片，系统可以使用视觉特征、文本描述甚至用户评论将其与目录中的类似项目进行匹配。 亚马逊或 eBay 等零售商使用它来改进产品发现，让购物者可以使用图像而不是关键字进行搜索。 在医疗保健领域，多模态搜索有助于医生将医学图像（如 X 射线）与患者记录或研究论文进行交叉引用。 放射科医生可以通过上传扫描件来查询数据库以查找类似的病例，从而通过浮出相关的历史数据来加速诊断。 媒体公司也使用它来索引视频内容——通过分析音频记录和视觉帧，使用文本（例如，“雨中追车”）搜索特定场景。
另一方面，RAG 广泛应用于聊天机器人和知识管理。 客户支持系统（如银行或电信公司使用的那些系统）采用 RAG 从内部文档或常见问题解答中提取答案，然后生成清晰、最新的回复。 这减少了对静态预训练知识的依赖，确保了政策变更时的准确性。 开发人员还将 RAG 应用于研究工具——例如，当被问到“量子计算的最新进展是什么？”等问题时，从学术论文中检索片段并生成摘要的工具。 在法律技术领域，RAG 可以通过从现有模板中检索条款并将其调整为用户输入来起草合同。 将多模态搜索与 RAG 相结合可以开启更多的可能性：旅行应用程序可能会检索地标图片和酒店评论，然后使用这两种数据类型生成个性化的行程。 这些技术通过使信息检索和生成更具动态性和上下文感知性来解决实际问题。