跨模态检索（Cross-Modal Retrieval）是一种人工智能技术，旨在实现不同类型数据模态（如文本、图像、音频或视频）之间的相互检索能力。它通过建模模态间的语义关联，学习共享的嵌入空间或相似性度量，从而允许用户以一种模态输入查询（例如文本描述）来检索另一种模态的相关内容（如匹配图像），核心挑战在于有效捕捉和桥接不同模态的异质性信息。
在AI产品开发的实际落地中，跨模态检索广泛应用于搜索引擎优化、内容推荐系统和智能交互界面，显著提升用户体验。例如，电商平台允许用户上传商品图片以搜索相关文本描述，社交媒体应用通过文本查询精准匹配多媒体内容；随着深度学习模型如CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）的发展，该技术在效率和准确性上取得突破，为产品提供更自然的跨模态交互。
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