多模态内容理解与检索
项目背景：
从单一的文本扩展到图像、视频、音频等多模态数据，企业面临的挑战是如何从这些异构数据中高效地提取、理解和检索信息。例如，电商平台需要根据用户上传的图片推荐相似商品；媒体公司需要分析视频内容并提取关键事件；智能安防系统需要识别监控画面中的异常行为。传统的单模态检索系统已无法满足这些复杂需求，而多模态大模型的出现为构建更智能、更全面的内容理解与检索系统提供了可能。

核心技术：
多模态预训练模型： CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）等，用于图像与文本的跨模态特征对齐与联合嵌入。
多模态融合技术： 学习如何有效结合来自不同模态的特征，如注意力机制、融合网络等。
向量检索： 利用Faiss、Milvus等向量数据库存储多模态特征向量，实现高效的相似性检索。
图像/视频理解： 图像分类、目标检测、场景识别等基础视觉任务。
文本理解： 关键词提取、语义匹配、文本分类等NLP技术。

学习收获
掌握多模态数据处理和特征提取的核心方法。
理解并应用CLIP等先进的多模态模型进行跨模态特征对齐。
能够设计并实现基于向量检索的多模态商品检索、内容推荐系统。
提升将文本、图像等异构信息有效融合，解决实际业务问题的能力。

注意：该项目讲解老师-毛老师