En el ámbito de la información, la búsqueda conversacional es una tendencia relativamente nueva. En este estudio, hemos desarrollado, implementado y evaluado un sistema de búsqueda de imágenes conversacional multivista para investigar el comportamiento de búsqueda de los usuarios. También hemos explorado el potencial del aprendizaje por refuerzo para aprender del comportamiento de búsqueda de los usuarios y apoyar al usuario en el complejo proceso de búsqueda de información. Un sistema de búsqueda de imágenes conversacional puede imitar una discusión en lenguaje natural con un usuario a través de texto o voz, y luego ayudar al usuario a localizar la imagen requerida mediante una búsqueda basada en diálogos. Modificamos y mejoramos una interfaz de búsqueda de doble vista que muestra discusiones de un lado y fotos del otro. Basándonos en los estados, incentivos y diálogos en la ejecución inicial, desarrollamos un modelo de aprendizaje por refuerzo y un algoritmo de búsqueda personalizado en el backend que predice qué respuesta e imágenes se proporcionarían al usuario entre un conjunto restringido de respuestas fijas. La usabilidad del sistema fue validada utilizando metodologías como el Cuestionario de Usabilidad de Chatbots, la Escala de Usabilidad del Sistema y el Cuestionario de Experiencia del Usuario, y los valores fueron tabulados. El resultado de este experimento de usabilidad demostró que la mayoría de los usuarios encontraron el sistema muy usable y útil para su búsqueda de imágenes.