如何构建谷歌图像搜索引擎？

Google 相册是否变得对你来说太过受限了？

Google 图像搜索是一个搜索引擎，我们可以在其中输入文本或图像查询，并获得一个相关图像的排名列表。如果我们使用文本作为输入，我们希望确保图像能被文本准确描述，如果我们使用图像作为输入，我们希望确保呈现最相似的图像。

我们可以将这个问题视为一个排名问题。我们需要一个模型，它接受两个图像作为输入，并返回一个相似度分数。使用这个模型，我们可以根据相似度分数对图像进行排名。一个典型的建模方法是利用可以学习图像向量表示（嵌入）的模型，并在这些向量上计算相似度度量。我们需要一个模型来提取图像特征，以学习图像的向量表示，我们需要一个模型来提取文本特征，以学习文本输入的向量表示。我们需要共同训练图像和文本模型，以使向量表示语义对齐。

为了确保快速检索，我们需要一种方法来存储现有图像并快速搜索相似图像。由于我们将图像编码为其向量表示，因此将图像编入向量数据库似乎是合理的。索引管道将原始图像转换为其向量表示，并将它们编入向量数据库。

当用户输入文本或图像查询时，我们需要返回一个图像列表。嵌入生成服务生成输入查询的嵌入编码。嵌入查询被发送到向量数据库，该数据库返回查询的最近邻居。重新排名服务主要用于使用比嵌入生成模型更好的模型重新排名最近邻居。它可以使用用户特定数据来个性化排名以适应特定用户。结果列表是一个图像 ID 列表，然后将其发送到图像存储以检索实际图像以返回给用户。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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