怎么部署以图搜图
部署以图搜图需要进行以下步骤：
准备数据集：首先收集并准备图像数据集，包括待检索的图像和需要进行搜索的图像集合。
特征提取：使用图像处理技术如卷积神经网络（CNN）等提取图像的特征向量，这些特征向量可以用于表示图像的内容。
建立索引：将提取出来的特征向量建立索引，可以使用一种相似度搜索算法，如最近邻搜索（k-近邻），将图像特征向量映射到一个特定的空间中，这样就可以通过比较特征向量的相似度实现图像搜索。
查询处理：当有一幅新的图像需要搜索时，同样提取其特征向量，然后通过索引进行查询并返回最相似的图像。
接口部署：可以使用Web服务等方式将搜图小工具部署到用户可以访问的平台上，以便用户上传图像进行搜索。
以上是部署以图搜图的一般步骤，具体实现时还需要根据具体情况进行优化和调整。
技术干货
如何设计一个面向开发者全生命周期成本的全托管向量检索服务产品？
作为产品的设计者和开发者，必须始终以用户为中心，积极倾听他们的需求，并集中精力降低软件开发的全链路成本，而非过度追求极致性能或过分炫技。在这种背景下，降低开发者的综合使用成本已成为 Zilliz Cloud 和开发团队过去的主要使命。
2023-7-5
技术干货
Milvus Lite 已交卷！轻量版 Milvus，主打就是一个轻便、无负担
总体而言，无论用户是何种身份（研究人员、开发者或者数据科学家），Milvus Lite 都是一个不错的选择，尤其对于那些想要在受限的环境中使用 Milvus 功能的用户而言，更是如此。
2023-6-8
技术干货
打磨 8 个月、功能全面升级，Milvus 2.3.0 文字发布会现在开始！
七大变化详解 Milvus 2.3.0
2023-9-1