多模态检索是利用多种不同类型的数据信息来进行检索和分析的技术。下面是一些常用的做多模态检索的方法：
数据准备：收集各种不同类型的数据，包括文本、图像、音频等。确保数据具有标准化的格式，并对数据进行预处理和清洗。
特征提取：针对不同类型的数据，提取出适用于检索的特征。比如对文本数据可以进行词频、TF-IDF等特征提取，对图像数据可以提取颜色直方图、纹理等特征。
数据集成：将提取出的不同类型的特征整合到一个统一的特征空间中。
检索算法：选择合适的多模态检索算法，如融合算法、神经网络模型等，来实现对整合后的特征进行检索。
评估和优化：对检索结果进行评估，不断优化算法和模型，以提高检索的准确性和效率。
在实践中，可以通过使用一些开发框架和库来简化多模态检索的实现过程，如TensorFlow、PyTorch、OpenCV等。希望以上信息能够帮助您了解如何做多模态检索。