图像搜索索引的工作原理是将视觉数据转换为可以快速搜索的结构化信息。当图像被添加到搜索系统时，它会经历特征提取，其中识别关键的视觉属性，如颜色、形状、纹理和对象。 这些特征通常表示为数字向量（数字数组），这些向量捕捉了图像的独特特征。例如，一个红色苹果的照片可能被编码为一个向量，突出显示其圆形形状、红色分布和光滑纹理。 还提取并存储元数据，如文件名、标签或 EXIF 数据（如相机设置）。 这个过程将非结构化的图像数据转换为可搜索的格式，从而实现后续的高效检索。
提取的特征和元数据存储在专门的数据库中，这些数据库针对快速访问进行了优化。 通常使用向量数据库、倒排索引或混合系统。 例如，向量数据库可能会存储特征向量，并使用近似最近邻 (ANN) 搜索等算法来快速查找相似图像。 传统上用于文本搜索的倒排索引可以将元数据标签（例如，“日落”、“海滩”）映射到图像 ID，以进行基于关键字的查询。 现代系统通常结合使用这两种方法：向量索引处理视觉相似性，而文本索引处理元数据。 例如，搜索“蓝色鞋子”可能首先检索标有“鞋子”的图像，然后按与参考“蓝色”颜色向量的视觉相似性对它们进行排名。 索引通常是离线构建的，以避免降低实时查询的速度。
图像索引中的实际挑战包括平衡准确性、速度和可伸缩性。 例如，像 Google Images 这样的系统使用深度学习模型（例如，CNN）来生成高维特征向量，这些向量使用 PCA 或哈希等技术进行压缩，以减少存储和计算。 反向图像搜索引擎可能会使用 k-means 等算法将向量划分为聚类，以加速最近邻搜索。 开发人员经常利用 TensorFlow 等工具进行特征提取，FAISS 用于向量索引，Elasticsearch 用于元数据。 一个常见的优化是预先计算和缓存频繁访问的结果，例如热门搜索。 然而，索引动态内容（例如，用户上传的社交媒体图像）需要对索引进行增量更新，这增加了复杂性。 这些权衡决定了系统如何优先考虑延迟、新鲜度和资源使用情况。
