多模态搜索
多模态搜索指的是一种复杂的搜索能力，它允许用户同时使用多种类型的数据输入和查询信息。这些系统不再局限于文本字符串，而是可以同时处理和理解图像、音频片段、视频帧和文本等输入，从而提供高度相关的结果。
在现代数字环境中，用户的意图很少是单一的。用户通常是视觉浏览或口头描述概念。多模态搜索弥合了这一差距，超越了关键词匹配，实现了真正的语义理解。这种能力对于提高用户参与度、减少发现过程中的摩擦以及从复杂、多样化的数据集中挖掘更深层次的见解至关重要。
从核心上看，多模态搜索依赖于先进的机器学习模型，通常是大型基础模型。这些模型在成对的、不同模态的大型数据集上进行训练（例如，将图像与其描述性标题配对）。系统学习到一个共享的高维嵌入空间，在这个空间中，来自不同格式的概念——一张狗的图片和“犬科动物”这个词——被定位在彼此靠近的位置。当接收到查询时，系统会将输入（无论是图像还是文本）转换为这个共享的向量表示，然后在数据库中搜索最接近的匹配项。
语义搜索、向量数据库、生成式AI、计算机视觉、自然语言处理 (NLP)
