电子商务中的图像搜索使用户可以通过上传或拍摄照片来查找产品，而不是使用文本查询。 该过程通常涉及三个阶段：图像处理、特征提取和数据库匹配。 当用户提交图像时，系统首先对其进行分析，以识别关键的视觉属性，如颜色、形状、纹理或图案。 例如，一张条纹衬衫的照片可能会被分解为其主要颜色、条纹方向和织物纹理。 这些特征使用机器学习模型（如卷积神经网络（CNN））转换为数值向量（嵌入）。 诸如 ResNet 之类的工具或 TensorFlow 或 PyTorch 等框架中预先训练的视觉模型通常在此处用于生成在高维空间中表示图像的嵌入。
接下来，系统将提取的特征向量与使用类似嵌入索引的产品图像数据库进行比较。 这是使用近似最近邻（ANN）算法完成的，例如 FAISS 或 Annoy，它们可以有效地搜索大型数据集以找到与查询紧密匹配的向量。 例如，如果用户上传了一张鞋子的图像，系统会检索与查询的嵌入最接近的产品，优先考虑鞋底设计、色块或徽标位置的相似性。 索引策略，如分层可导航小世界（HNSW）图，优化了搜索速度和准确性，即使在处理数百万张产品图像时也是如此。 某些平台还整合了元数据（例如，产品类别）来过滤结果，确保条纹衬衫查询不会返回鞋子等不相关的项目。
最后，将排名后的结果返回给用户，通常带有额外的相关性评分。 后端系统可能使用 REST API 将图像搜索管道连接到前端，而缓存机制处理高流量。 例如，电子商务应用程序可能会使用 AWS S3 进行图像存储，PyTorch 进行特征提取，以及带有向量插件的 Elasticsearch 进行匹配。 挑战包括处理低质量图像、扩展以实现实时性能以及最大限度地减少误报。 某些平台使用用户反馈（如点击率）来优化结果，以重新训练模型并改进未来的搜索。 总体而言，该技术堆栈平衡了准确性、延迟和可扩展性，以提供无缝的购物体验。
