earch

本文介绍了OpenSearch向量检索版在解决企业搭建图像搜索服务时遇到的难题，尤其是没有向量数据的情况下，如何快速构建以图搜图、以文搜图等多维度图像检索能力。通过此版本，企业能够降低存储空间，控制业务成本，确保检索效果和性能达到双保障。

向量检索，将非结构化数据转化为结构化的多维向量，实现实体间的距离计算。相似度高的结果被召回，完成检索。此技术在图搜购物、个性化搜索等领域应用广泛。

企业自建向量检索系统时，面临数据向量化和搜索效率的挑战。而OpenSearch向量检索版提供了一种解决方案，即使企业拥有原始图片数据，也能快速搭建端到端图像搜索服务。

OpenSearch向量检索版的优势包括高性能的向量检索引擎、低成本的存储优化、丰富的检索能力、支持按表达式过滤、自定义查询参数以及快速索引构建等特性。这使得企业能够在大规模数据场景下，以较低的成本实现高效的图像搜索。

对于希望实现图像搜索服务的企业，OpenSearch向量检索版提供了一个完整的解决方案，包括便捷的端到端体验、多种上传图片原始数据的方式、自研的高性能向量检索引擎、优化的存储成本设计、丰富的检索功能以及可定制的查询参数。

以某电商客户为例，通过使用OpenSearch向量检索版，仅用约15个工作日便完成了POC接入，成功搭建了图像搜索系统。这证明了OpenSearch向量检索版在实际应用中能够快速落地，满足企业需求。

总结而言，OpenSearch向量检索版为企业构建图像搜索服务提供了一套全面的解决方案，包括技术支持、性能优化、成本控制以及客户案例参考，帮助企业实现以图搜图、以文搜图的多维度检索能力。