多模态检索是一种结合不同数据类型（例如文本、图片、视频等）进行检索的方法。操作多模态检索的步骤通常包括以下几点：
数据准备：收集和整理要检索的不同数据类型的数据集，确保数据集中包含有用的信息并且数据质量良好。
特征提取：针对不同数据类型，通过相应的技术提取特征。如对于文本数据，可以使用自然语言处理技术提取关键词；对于图片数据，可以使用图像处理技术提取颜色、纹理等特征。
数据融合：将不同数据类型的特征融合在一起，构建多模态数据表示。可以使用方法如将不同类型特征拼接在一起、使用神经网络模型将不同特征进行融合等。
检索操作：使用设计好的多模态数据表示进行检索操作。可以使用基于相似度的方法，比如最近邻搜索等。根据query输入，找到最相似的数据对象返回给用户。
模型优化：根据实际应用需求对模型进行优化，可能包括调整特征提取、融合方法，或者使用更高级的模型来进行多模态检索。
以上是多模态检索的基本操作步骤，具体操作还需根据实际情况和应用需求来进行调整和优化。