构建图像搜索系统通常涉及三个核心组件：特征提取、索引/存储和相似性搜索。 每一步都依赖于特定的工具和框架来处理处理和查询视觉数据的独特挑战。 下面是常见工具及其在创建此类系统中的作用的细分。
对于特征提取，深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）被广泛用于训练或微调模型，这些模型将图像转换为数值嵌入（特征向量）。 诸如 ResNet、EfficientNet 或 CLIP 之类的预训练模型通常用于生成这些嵌入，而无需自定义训练。 诸如 OpenCV 之类的开源库可帮助执行预处理任务（例如，在将图像输入模型之前调整大小、归一化）。 诸如 ONNX Runtime 或 TensorRT 之类的工具可优化生产使用的推理速度。 例如，系统可以使用 PyTorch 加载 CLIP 模型，处理图像并输出代表其内容的 512 维向量。
接下来，索引和存储工具管理嵌入并实现高效的相似性搜索。 FAISS (Facebook AI Similarity Search) 是一个流行的库，用于索引高维向量并执行快速的最近邻搜索。 对于可扩展的存储，诸如 Elasticsearch （带有向量搜索插件）或 Milvus （专用向量数据库）之类的数据库可以处理大型数据集。 带有 pgvector 扩展的 PostgreSQL 是较小规模系统的另一个选择。 例如，FAISS 可以在内存中索引数百万个嵌入，从而允许查询在几毫秒内找到相似的图像。 Milvus 增加了分布式架构，并支持多种搜索算法，例如 IVF_FLAT 或 HNSW，它们可以平衡速度和准确性。
最后，后端和 API 层将这些组件集成到可用的系统中。 诸如 Flask 或 FastAPI 之类的框架创建 REST API 以接受图像查询，通过管道处理它们并返回结果。 诸如 RabbitMQ 或 Kafka 之类的消息队列管理异步任务（例如，批量索引）。 诸如 Docker 和 Kubernetes 之类的部署工具容器化服务以实现可伸缩性。 典型的工作流程可能涉及 FastAPI 端点接收图像，通过 PyTorch 提取其嵌入，查询 FAISS 以进行匹配，并从 PostgreSQL 数据库返回图像 ID。 诸如 AWS SageMaker 或 Google Vertex AI 之类的云服务也可以简化模型部署和扩展。
