Google 画像検索エンジンはどのように構築しますか

この問題をランキングの問題として組み立てることができます。 2 つの画像を入力として受け取り、類似性スコアを返すモデルが必要です。そのモデルを使用すると、その類似性スコアに基づいて画像をランク付けできます。典型的なモデリング手法は、画像のベクトル表現 (埋め込み) を学習し、それらのベクトルの類似性メトリックを計算できるモデルを利用することです。画像のベクトル表現を学習するには画像の特徴を抽出できるモデルが必要です。また、テキスト入力のベクトル表現を学習するにはテキストの特徴を抽出できるモデルが必要です。ベクトル表現が意味的に整合するように、画像モデルとテキストモデルを共同トレーニングする必要があります。

確実に高速に取得するには、既存の画像を保存し、類似した画像をすばやく検索する方法が必要です。画像をベクトル表現にエンコードしているので、画像をベクトルデータベースにインデックス付けするのは論理的だと思われます。インデックス作成パイプラインは、元の画像をベクトル表現に変換し、ベクトルデータベースにインデックスを付けます。

ユーザーがテキストまたは画像のクエリを入力すると、画像のリストを返す必要があります。埋め込み生成サービスは、入力クエリの埋め込みエンコーディングを生成します。埋め込みクエリはベクトルデータベースに送信され、クエリの最近傍が返されます。再ランキングサービスは主に、埋め込み生成モデルよりも優れたモデルを使用して最近傍を再ランク付けするために使用されます。ユーザー固有のデータを使用して、ランキングを特定のユーザーに合わせてカスタマイズするために使用できます。結果として得られるリストはイメージ ID のリストであり、その後イメージストアに送信されて実際のイメージが取得され、ユーザーに返されます。

著者

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