AI 通过使用先进的机器学习技术分析视觉内容、理解上下文并根据用户行为优化结果来提高图像搜索的准确性。与依赖元数据或基本像素匹配的传统方法不同，AI 模型整体处理图像，识别数据中的模式、对象和关系。这使得检索与搜索查询的显式和隐式意图都匹配的图像更加精确。
一个关键因素是使用卷积神经网络 (CNN) 和基于 Transformer 的架构来提取视觉特征。CNN 将图像分解为边缘、纹理和形状层，学习捕获精细细节的层次化表示。例如，搜索“红色跑车”将利用这些模型来检测汽车形状、红色调和轮子或车头灯等上下文元素，即使图像缺乏描述性元数据。Transformer 通过分析图像区域之间的空间关系，识别对象交互，从而改进“窗边做饭的人”等复杂查询的结果。这些模型在海量标注数据集上训练，使其能够泛化到不同的视觉场景。
AI 还通过相关性反馈和个性化来提高准确性。搜索系统跟踪用户互动——例如点击、缩放或跳过的结果——以优化排名算法。例如，如果用户在搜索“黑色鞋子”时始终点击摄影棚级别的产品照片，系统会优先显示类似的图像。嵌入相似度搜索等技术支持实时调整：图像被转换为数值向量，搜索会检索与查询向量表示最接近的向量。开发者可以利用领域特定数据（例如，医学影像或电子商务产品目录）进一步微调模型，以提高小众搜索的准确性。深度视觉分析与自适应学习相结合，确保结果与查询意图和用户偏好保持一致。