本文围绕图文跨模态检索展开研究，采用Chinese-CLIP预训练模型，对电商图文数据进行训练。在此基础上，引入知识蒸馏技术，对模型进行进一步的优化和增强。同时，应用Prompt条件提示学习，引导模型更好地完成任务。在模型训练完成后，将最优Pytorch模型转换为Onnx格式，相比原始Pytorch模型，提升了特征计算的推理速度，同时不影响特征提取的下游任务效果。接下来，使用BERT和Bi-GRU