EMBEDDING & MULTIMODAL
让离散数据"说话"，为智能应用"筑基"。通过自研向量模型与多模态对齐技术，构建统一语义空间，实现跨模态理解与智能检索。
通过统一的多模态编码与对齐机制，将文本、图像、语音、视频等不同模态投射到同一语义空间，实现跨模态之间的"互相理解"与智能交互。
统一语义空间映射：通过深度神经网络将不同模态的数据编码到同一向量空间，实现语义层面的对齐。文本、图像、语音、视频在向量空间中具有可比较的语义距离，支持跨模态相似度计算。
丰富的检索组合：在检索与生成场景中，支持"以文找图、以图找文、以语音找文档、以文找视频"等多种组合方式，让用户以最自然的方式完成信息获取与内容创作，大幅提升交互体验。
智能内容理解：多模态对齐能力不仅支持检索，还为内容理解、风险识别、相似度分析与溯源追踪提供基础。可对输入的多模态内容进行统一分析，帮助企业在丰富表达形式的同时，保持可控与合规。
实时对齐与更新：支持在线学习与模型更新，持续优化多模态对齐效果。通过用户反馈与数据迭代，不断提升跨模态理解的准确性与鲁棒性。
在知识库、文档系统中，用户可通过文本描述快速检索相关图片、视频，或通过上传图片查找相关文档，实现跨模态智能检索。
基于用户文本偏好或历史浏览的多媒体内容，推荐相关的图片、视频、音频等，提升内容发现效率与用户满意度。
结合文本、图像、语音等多种输入方式，理解用户意图，并从多模态知识库中检索相关信息，生成包含图文的多模态回答。
对上传的图片、视频、音频进行多模态风险识别，检测敏感内容、版权侵权等问题，保障内容安全与合规性。