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多模态检索怎么用?

多模态检索怎么用?多模态检索是指根据不同的信息模态(如图像、文本等)进行检索,相互补充来提高检索效果。要使用多模态检索,通常需要以下步骤:

1. 数据准备:将要检索的数据整理成不同模态的形式(比如将文字描述和图片关联起来)。

2. 特征提取:对于不同的模态,需要提取特征表示数据。比如对于图像可以提取视觉特征,对于文本可以提取词向量等。

3. 模态融合:将不同模态的特征进行融合,让模态之间的信息互相补充,提高整体检索效果。

4. 检索:根据用户输入的查询条件,应用相应的算法进行多模态检索,找出与查询条件相匹配的数据。

需要根据具体的场景和数据来选择合适的方法和工具,多模态检索有很多不同的方法和技术可供选择。您可以根据具体的需求去选择适合的方法来使用多模态检索。

非结构化数据:Entity(实体)通常从非结构化数据中提取,如文本或图像中的对象。与LLM、Schema、神经网络等关键词无直接关系,但实体识别是这些技术可能应用的一个方面。