多模态搜索是一种通过结合多种类型的输入数据（如文本、图像、音频或视频）来检索信息的方法。与主要依赖基于文本的查询和元数据的传统搜索不同，多模态系统分析并交叉引用不同的数据格式，以理解用户意图并提供结果。例如，用户可以通过上传植物照片、用语音提问其物种，并添加诸如“在热带气候中发现”的文本注释来进行搜索。系统将所有这些输入一起处理，以返回准确的答案。这种方法模仿了人类自然地使用多种感官或数据类型来寻求信息的方式，使其比仅使用文本的方法更灵活。
关键的技术差异在于数据的处理和索引方式。传统的搜索引擎解析文本查询，使用倒排索引将关键字与文档匹配，并使用 TF-IDF 或 BM25 等算法对结果进行排名。元数据（例如，图像标签）可能会对此进行补充，但不会直接分析非文本数据。然而，多模态搜索将不同的输入转换为共享表示——通常使用神经网络。例如，像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的模型将图像和文本编码到同一个向量空间中，从而可以直接比较照片和段落。索引从关键字列表转变为向量数据库，如 FAISS 或 Elasticsearch 的密集向量支持，其中相似性通过数学距离（例如，余弦相似度）来衡量。这允许诸如“查找与此图像相似的产品”之类的查询，而无需依赖手动标记。
实施多模态搜索的开发人员面临着独特的挑战，例如集成用于不同数据类型的模型并确保可扩展性。一个实际的例子是购物应用程序，用户可以在其中上传连衣裙的屏幕截图；系统使用基于 ResNet 的图像编码器来提取特征，在向量数据库中搜索视觉上相似的商品，并使用“中号”等文本元数据来过滤结果。TensorFlow 或 PyTorch 等工具可以帮助训练自定义模型，而 Google Vision API 或 OpenAI 的 CLIP API 等服务提供预训练的选项。传统的搜索框架（例如，Lucene）仍然可以处理文本方面，但多模态系统需要将这些与向量搜索管道结合起来。最终的结果是更直观的搜索体验，但它需要将文本、图像和其他数据处理统一到单个工作流程中的基础设施。