【AI大模型科普】多模态检索 与 跨模态检索 的理解与区别

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在信息爆炸的时代，传统的单一模态检索方式已难以满足用户日益复杂的需求。多模态检索和跨模态检索应运而生，它们为用户提供了更丰富、更精准的检索体验。

1. 多模态检索：整合多元信息，提升检索精度

1.1 概念

多模态检索是一种先进的检索技术，它将文本、图像、音频、视频等多种模态的数据进行整合，通过不同模态数据的互补性，为用户提供全面且精确的检索结果。

1.2 实现多模态检索的四大步骤

1. 特征提取：利用深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等），将不同类型的输入数据（文本、图像、音频、视频等）转换为相应的向量表示，以捕捉数据的关键特征。

2. 跨模态对齐：通过跨模态对齐技术，将所有模态的数据映射到同一向量空间中，确保不同模态的数据在向量空间中具有可比性，从而为后续的检索操作奠定基础。

3. 多模态融合：在多模态检索中，多模态融合是关键环节。通过融合不同模态的数据，提取它们的共同特征，可以更深入地理解用户的查询意图，从而返回更准确的检索结果。

4. 检索排序：在统一的向量空间中，计算查询向量与候选结果向量之间的相似度，常用的相似度度量方法包括余弦相似度、欧氏距离等。根据相似度对检索结果进行排序，最终将最符合用户需求的结果呈现给用户。