向量数据库入坑：使用 Docker 和 Milvus 快速构建本地轻量图片搜索引擎

本篇文章，我来分享如何使用 Docker 来搭建一个能够跑在本地的轻量图片搜索引擎，实现日常生活中我们习以为常，但是实现起来颇为麻烦的功能：以图搜图。

写在前面

之前网上看到一个问题《如何在自己计算机上以图搜图？》，接近两百人关注，十万次浏览，十来个答案里，就是没有一篇内容是针对问题，展开“如何实现”，并且给出行之有效的实现方案的回答，正好上周制作了一个小巧的 Milvus 镜像：《向量数据库入坑：入门向量数据库 Milvus 的 Docker 工具镜像》。

那么，本周的向量数据库入坑系列，就聊聊“图片搜索”这个话题吧。不同于以往，这次我们先来看搭建的图片搜索引擎的效果，再来展开聊如何实现。

如果你等不及看效果，可以参考Milvus 项目官网的例子，来体验一下随手拍的内容在一百万张图片中进行快速相似性检索的体验（30ms 内！）

一键启动图片搜索引擎

如果你有安装 Docker，那么可以在本地执行这条命令，来快速启动一个本地的图片搜索引擎，实现快速的以图搜图：

docker run --rm -it --name=milvus -p 3000:3000 -v `pwd`/images:/images soulteary/image-search-app:2.1.0

在命令执行完毕之后，我们在浏览器中访问 http://127.0.0.1:3000 就能够看到下面的界面啦，个人觉得比 Milvus 项目官网 Demo 界面好看

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