图像搜索中的查询优化旨在通过改进系统处理用户查询和将查询与图像匹配的方式，提高结果的速度和相关性。这通常通过特征提取、索引策略和排序算法相结合来实现。目标是在计算效率和准确检索之间取得平衡，确保用户即使处理大型数据集也能快速获得高质量的结果。
第一步是**特征提取和查询理解**。对于基于文本的查询（例如，“红色日落”），系统使用 CLIP 或词嵌入等模型将输入转换为数值表示。这些模型将文本和图像映射到一个共享的向量空间，从而实现文本查询和图像特征之间的比较。对于基于图像的查询（例如，反向图像搜索），卷积神经网络 (CNN) 提取视觉特征，例如边缘、纹理或物体形状。系统还可以分析元数据（例如，标签、地理位置）来优化查询。例如，如果用户的历史记录表明他们偏爱真实的动物，那么搜索“狗”时可能会排除卡通图像。查询扩展技术，例如添加同义词或相关术语（例如，“犬科动物”表示“狗”），有助于解决歧义。
接下来，**索引和近似搜索**减少了计算开销。提取的特征存储在优化的数据结构中，例如 FAISS 或 Annoy，这使得快速的最近邻搜索成为可能。这些工具不是将查询与数据库中的每张图像进行比较（对于大型数据集来说，这个过程太慢），而是将相似的向量分组到聚类或树中。例如，搜索“山景”时，系统可能会首先识别标记为“自然”或“户外”的图像聚类，然后再缩小到雪山山顶等特定特征。有些系统在应用向量相似性之前，会使用倒排索引来处理元数据（例如，按图像分辨率或上传日期过滤）。这种分层方法最大限度地减少了所需的比较次数。
最后，**重新排序和后处理**优化了初始结果。检索到候选图像子集后，系统会应用次要排序标准。这可能包括检查空间关系（例如，确保“红色汽车”优先显示红色在前景中占主导地位的图像）或使用用户特定信号，例如点击率。例如，如果用户在搜索“现代建筑”时一直点击高对比度的图像，系统可能会在未来的结果中提升这些图像的排名。性能优化措施，例如缓存频繁查询（例如，“猫咪表情包”）或使用轻量级模型进行初始过滤，也发挥了作用。此外，模型蒸馏技术创建了更小、更快 的特征提取模型版本，以减少延迟，同时不显著牺牲准确性。
