王福强
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使用KVectors向量数据库构建以图搜图应用
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原文中文，约4400字，阅读约需11分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用KVectors向量数据库构建图搜图应用。用户上传图片后，系统通过图像Embedding模型生成向量并存入数据库。搜索时，用户提交图像，系统生成向量并查询相似图像，最终展示结果。该应用简单易用，适合电商等场景。
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关键要点
- 以图搜图是电商平台常见的用户需求。
- 使用KVectors向量数据库构建以图搜图应用，选择Library/类库方式以提高集成度。
- 用户上传图片后，使用图像Embedding模型生成向量并存入KVectors数据库。
- 搜索时，用户提交图像，系统生成向量并查询相似图像，展示结果。
- 选择MobileNetV2作为图像embedding模型，虽然效果不如最新模型，但满足基本需求。
- KVectors设计包含向量数据库和向量集合的两级概念。
- 每个向量存入前需有relation id，使用图像url作为relation id。
- 搜索时需要设置topK和threshold参数，控制结果数量和相似性标准。
- KVectors向量数据库可用于产品推荐、客服知识库等多种场景。
- KVectors在海量向量数据集中搜索时延为6.8毫秒，表现优异。
❓
延伸问答
KVectors向量数据库的主要功能是什么？
KVectors向量数据库主要用于构建以图搜图应用，通过生成图像的向量并存储，支持快速相似图像搜索。
如何使用KVectors进行图像搜索？
用户上传图像后，系统生成其向量并存入KVectors数据库，搜索时再生成向量并查询相似图像，最终展示结果。
选择MobileNetV2作为图像embedding模型的原因是什么？
选择MobileNetV2是因为其轻量级，虽然效果不如最新模型，但能满足基本的以图搜图需求。
在KVectors中，如何设置搜索结果的数量和相似性标准？
通过设置topK参数控制搜索结果数量，设置threshold参数控制相似性匹配标准，通常在0到1之间。
KVectors向量数据库的搜索延迟是多少？
KVectors在海量向量数据集中搜索时的延迟为6.8毫秒。
KVectors向量数据库可以应用于哪些场景？
KVectors可以用于以图搜图、产品推荐、客服知识库等多种场景。
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