图形商标近似检索：知擎者的 Milvus 实践

在数字时代，图形商标作为一种重要的知识产权，其近似检索的需求日益增长。知擎者团队致力于为用户提供高效、准确的图形商标近似检索服务。在这个过程中，我们选择使用了 Milvus，一款便捷的向量相似度搜索引擎，以实现从海量数据中快速检索近似特征向量的目标。
首先，我们需要提取图形商标的特征向量。通过使用卷积神经网络（CNN）模型，如 VGG16，我们对图形商标进行特征提取。为了提高处理效率，我们将特征提取模型及代码部署在多台服务器上，并通过 Flask 获取任务进行图片数据的同步处理。
处理后的特征向量需要被存储和检索。考虑到 Milvus 是一款非常适合我们的工具，我们选择了它来作为我们的向量搜索引擎。通过 Docker 拉取镜像并更改几个参数，我们便能快速完成 Milvus 的安装。Milvus 提供了包含 Python、Java、Golang、RESTful、C++ 等多个平台的详细而直观的 API，使得我们可以方便地上手使用。
在使用过程中，我们发现 Milvus 的便捷性不仅仅体现在安装上。它支持多种索引方式来检索近似向量，这在官网上有详细的介绍。此外，为了更好地满足用户需求，我们将特征向量按类别分区存储在 Milvus 中，以便用户可以轻松提取不同类别的图形商标图片。
为了使用户能够通过上传图片自动提取特征向量并检索近似结果，我们在客户端程序内部集成了特征提取模型和 Milvus 检索功能。用户只需上传图片，程序会自动提取特征向量，并通过 Milvus 查找近似向量的 id。这个过程中，我们还会根据官方给定的图片内容形容词和图形商标类别进行筛选，以确保返回的近似结果与用户需求相匹配。
知擎者团队使用 Milvus 实现了高效的图形商标近似检索功能，为保护知识产权提供了有力支持。在实践中，我们深切体会到了 Milvus 的便捷性和高效性。未来，我们将继续探索和优化图形商标检索技术，为用户提供更加精准、全面的服务。