图像搜索系统通过结合特征提取、高效索引和近似搜索算法来处理大型数据集。 该过程首先将图像转换为称为特征向量的数值表示，特征向量捕获视觉模式，如边缘、纹理或对象形状。 例如，卷积神经网络 (CNN) 可能会为每个图像生成一个 1,024 维的向量，汇总其内容。 然后将这些向量存储在针对高维数据优化的数据库中。 如果没有这一步，直接比较数据集中的每个图像在计算上是不可行的，尤其是对于数百万或数十亿条条目而言。
为了实现快速检索，系统使用专为高维数据量身定制的索引结构。 传统的数据库很难处理这个问题，因为高维度的精确搜索速度很慢。 相反，基于树的结构（例如 KD 树）、局部敏感哈希 (LSH) 或基于图的方法（例如 HNSW）等技术会组织向量以优先考虑速度而不是精度。 例如，HNSW（分层可导航小世界）构建分层图，其中每一层都允许算法快速“跳过”数据集。 诸如 FAISS 或 Annoy 等近似最近邻 (ANN) 算法通过牺牲一定的准确性来换取更快的查询时间，从而进一步优化这一点。 例如，即使遗漏了一些相关的结果，搜索“红色汽车”也可能会在毫秒内返回前 100 个最相似的图像。
扩展这些系统需要分布式计算和分区策略。 大型数据集通常拆分为存储在多台服务器上的分片，从而允许并行处理。 诸如 Elasticsearch 等工具或基于 Apache Spark 构建的自定义解决方案可以分配索引构建和查询处理。 此外，降维（例如 PCA）或向量量化等技术可以压缩特征向量以减少内存使用量。 例如，使用 PCA 将 1,024 维向量转换为 128 维可能会将存储需求减少 80%，同时保留大部分搜索准确性。 缓存频繁的查询或预先计算常用术语（例如“风景”）的结果可以进一步提高性能。 总之，这些方法平衡了大型图像搜索的速度、准确性和资源效率。
