要使用向量实现视觉搜索（以图搜商品），您需要将图像转换为称为嵌入的数值表示，将其存储在向量数据库中，并通过比较找到相似的商品。这种方法依赖于深度学习模型从图像中提取有意义的特征，并依赖向量相似度指标高效地匹配图像。整个过程包含三个主要步骤：生成图像嵌入、为快速检索创建索引，以及使用新图像查询数据库以查找匹配项。
首先，使用预训练的神经网络（如 ResNet 或 CLIP）将图像转换为向量。这些模型通过多层神经元处理图像，输出一个高维向量（例如 512 或 1024 个数值），该向量捕获了形状、纹理或图案等视觉特征。例如，一双鞋的图像可能会被编码成一个向量，其中相似的鞋子（例如带白色鞋底的运动鞋）在向量空间中彼此靠近。TensorFlow 或 PyTorch 等工具通过提供预训练模型和推理 API 简化了此步骤。在生成嵌入之前，图像通常需要进行大小调整、归一化和预处理，以匹配模型的输入要求。
接下来，将向量存储在经过优化的专业数据库中，该数据库专为相似度搜索而设计，例如 FAISS、Milvus 或带有向量插件的 Elasticsearch。这些数据库使用分层可导航小世界 (HNSW) 或倒排文件 (IVF) 等索引技术来组织向量，以实现快速检索。例如，电子商务平台可以索引数百万张商品图片，从而使查询在毫秒内返回结果。索引平衡了速度和准确性：近似最近邻 (ANN) 算法优先考虑性能而非精确匹配，这对于大型数据集非常实用。商品 ID 或类别等元数据可以与向量关联，以便在搜索后过滤结果。
最后，当用户提交查询图像时，系统会生成其嵌入，并在数据库中搜索最接近的向量。余弦相似度或欧氏距离等相似度指标衡量查询向量与存储向量的“接近程度”。例如，用户上传一张椅子的照片，可以检索到按相似度得分排序的视觉相似商品。为了改进结果，您可以将向量搜索与元数据筛选器（例如，价格范围）相结合，或者使用更精确（但较慢）的模型对顶部匹配项进行重新排序。AWS Rekognition 或 Google Vision AI 等 API 抽象了此管道的部分内容，但自定义实现可以更好地控制性能和可伸缩性。