图像搜索与基于文本的搜索用途不同，依赖的技术方法也各异。基于文本的搜索将用户查询（通常是关键词或短语）与索引的文本数据进行匹配。例如，开发者搜索“Python list comprehension examples”时，期望的结果包含这些确切的术语或相关概念。搜索引擎会解析查询，分析词频，并使用 TF-IDF 或 BM25 等算法对页面进行排名。元数据、链接和语义关系（如同义词）也起作用，这在 Elasticsearch 或 Google Search 等工具中可见。文本搜索适用于结构化数据，但在处理视觉或非文本内容时效果不佳。
相反，图像搜索处理视觉数据以查找匹配项或相似内容。输入不是关键词，而是图像或视觉草图。系统利用计算机视觉技术分析形状、颜色、纹理和图案等特征。例如，卷积神经网络 (CNN) 从图像中提取分层特征——早期层中的边缘和更深层中的复杂形状。Google 反向图像搜索等平台使用这些特征将上传的图像与索引的视觉内容进行比较。与依赖精确或语义词语匹配的文本搜索不同，图像搜索衡量特征向量之间的相似度，通常使用余弦相似度或近似最近邻算法（如 FAISS）。这使得即使图像缺乏描述性文本，也能找到视觉上相似的图像。
技术基础设施也不同。文本搜索引擎使用倒排索引进行快速词语查找，而图像搜索系统需要向量数据库来存储和查询高维特征数据。开发电商应用时，开发者可能会使用文本搜索来查找产品描述，但使用图像搜索让用户上传照片并找到设计相似的商品。挑战包括可扩展性——图像特征向量比文本 token 更大——以及处理光照或视角变化。混合方法，例如将图像识别与文本标签相结合（例如，自动将图像标记为“日落”或“狗”），可以弥合差距，但核心机制仍然不同。理解这些差异有助于开发者为内容检索或推荐系统等任务选择合适的工具。
