AI 通过分析用户行为、偏好和上下文数据来个性化图片搜索，从而根据个人需求调整结果。此过程依赖于机器学习模型，这些模型从过去的搜索、点击和查看图片所花费的时间等互动中学习。例如，如果用户在搜索“家居装饰”时经常点击极简主义设计的图片，系统将在未来的结果中优先展示类似风格的图片。协同过滤（将行为相似的用户分组）和基于内容的过滤（分析图片特征）等技术协同工作，以提高相关性。神经网络，例如卷积神经网络（CNN），从图片中提取视觉特征（颜色、形状、纹理），而用户嵌入（偏好的数值表示）则将这些特征映射到个人品味。
个性化也会根据实时上下文进行调整。如果用户在浏览了“海滩度假”内容后搜索“婚纱”，系统可能会优先展示轻便、适合目的地婚礼的款式。位置、设备类型和一天中的时间也会进一步影响结果——中午在移动设备上搜索“咖啡馆”可能会突出显示附近提供午餐菜单的咖啡馆。基于会话的模型跟踪短期意图，例如在用户将查询从“狗”细化为“金毛寻回犬”时调整结果。强化学习帮助系统试验不同的变体，奖励那些能提高用户参与度的策略。例如，展示更多用户喜欢的图片格式（例如，信息图表对比照片）可以改进未来的推荐。
实现此功能的开发者面临着平衡个性化与多样性等挑战。对用户历史过度拟合可能会产生过滤气泡——想象一下，一个用户搜索“汽车”却只看到 SUV，因为他们曾经点击过一个。像熵正则化这样的技术引入了受控的随机性来避免这种情况。隐私是另一个问题；联邦学习允许在去中心化数据上训练模型，而无需存储个人历史记录。计算效率也很重要——近似最近邻算法（如 FAISS）可以在海量图片数据集上实现快速相似性搜索。通过结合这些方法，AI 系统在满足技术和伦理约束的同时，提供相关且灵活的图片结果。
