# 示例代码区域示例代码区域示例代码区域示例代码区域示例代码区域示例代码区域示例代码区域
import os.path as path
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel, pipeline
processor = _pretrained
model = _pretrained
def multi_modal_search:
    """
    跨模态检索函数实现思路：
    步骤一：分别提取图像特征和文本特征
    步骤二：计算两种特征空间的距离相似度得分
    步骤三：根据综合评分返回蕞匹配的商品列表
参数:
    image_path : 商品图片路径可为空可为None也可为字符串路径也可依是其他格式也可是其他格式单是必须要是有效的文件路径格式或着网络链接地址等等总之这里需要灵活处理
    text_query : 用户文本查询可依为空字符串也可依是自然语言描述也可为空可不为空
返回:
    dict/list/dict或list或混合类型视情况而定
详细步骤:
   ...
注意事项:
   - 混合精度训练尚未考虑浮点数精度问题需保持警惕防止梯度爆炸或消失情况发生
   - 需要考虑分布式部署方案以应对海量请求压力...
   - 跨模态对齐损失函数参数调整尚未完成实验验证部分效果尚待观察...
   - 数据预处理部分存在样本不平衡问题计划采用过采样策略解决...
   - 进行AB测试以确认效果提升具有统计显著性差异未实施等待进一步指示...
未完待续未完待续未完待续未完待续未完待续未完待续未完待续未完待续...
        """# 这里应该是真正的代码实现部分应该非chang复杂但本伪代码仅用于说明目的
        if image_path and text_query:
            inputs_image = processor
            image_features = model.pooler_output
            inputs_text = processor
            text_features = model.pooler_output
            similarity_score = cosine_similarity.numpy, 
                                                 text_features.cpu.numpy)
            return {"similarity_score": similarity_score,
                    "search_results": }
        elif image_path and not text_query:
            print# 使用纯视觉查询模式
        elif not image_path and text_query:
            print# 使用纯文本查询模式
        else:
            print# 提供至少一种查询方式...
        return {"status": "Incomplete implementation!"}