产品匹配系统
1、客户端上传图片，填写问题，我们已经创建了一个配置文件;
比方说人高，深色头发，对比皮肤，某某体重，体型，在银行工作，经常外出，所以我们以某种方式标记客户端以便将来匹配
2、在另一边有一个项目的集合（以结构化数据的形式），比如图像，描述，也许尺寸测量（越多越好）
处理文本数据
- 处理图像的颜色，形状，图案，如果该项目是在模型上，那么也许可以提取更多的信息
- 所以所有的产品都被标记tagged
现在需要交叉检查标签看看哪些产品会匹配的配置文件
这里正在谈论1000万个产品，因此我们需要预处理，但每次实际搜索配置文件都将锁定到10，000个产品的组。
网友热评：
1、使用“向量搜索”，听起来像科幻片里的黑科技，其实就是个找东西的聪明办法。
想象你有个超级大的仓库，里面堆满了各种产品，比如手机、耳机、T恤啥的，每件东西都被你变成了一串数字（就像给每件东西贴了个高科技标签，里面藏了好多信息）。这些数字标签都存进一个数据库里，妥妥的，像个超级整理箱。
当有个人跑来跟你说“我想要个啥啥啥的东东”，你赶紧把ta的描述（比如“想要个便宜的、黑色、带蓝牙的耳机”）也变成一串数字，变成一个“需求标签”。然后你拿着这个标签，在数据库里一搜，哗啦！立马就能找出最匹配的前1000个东西，速度快得像闪电，动态又拉风！
不过，这里面有俩关键点得搞好：第一，你得把产品变成数字标签的“公式”调得特别牛，让每个标签都能精准抓住产品的特点；第二，你得聪明地挑好问用户啥问题，比如别问些没用的，挑那种能帮你快速锁定目标的。
总结：将产品作为多维向量存储在数据库中。一旦用户输入其详细信息，您就会生成一个向量，并在数据库中执行向量搜索。您可以动态获取排名前 1000 的商品。
您需要调整从产品创建向量的功能以及您要求用户输入的数据。
2、要是想再偷个懒，简化一下这流程，咱可以用更简单的办法：把产品的标签（比如“黑色”“蓝牙”“便宜”）每个都变成一个“开关”（就像0或1，打开或关上）。然后用最简单的逻辑运算（就像玩拼图，挑出全对的）来过滤。
别看这办法简单，速度快得飞起！一秒钟能处理上千万条数据，简直像坐火箭！而且，你把这些“开关”控制在512个以内（够用了，512个标签能描述好多特性了），再用上AVX 512这种超级计算指令（就像给电脑装了个涡轮增压引擎），加上缓存优化（就像让数据跑得更顺畅），你一秒钟能搞定几千万条数据！完全不用花大价钱买啥高大上的向量数据库，512个标签绝对够你玩得转！
总结：更简单方法是，将每个标签设为单个bit位，然后通过简单的逻辑运算进行过滤。可以在不到 1 秒的时间内处理 10M 个条目。将位向量保持在 512 位以下，并使用 AVX 512 指令和缓存行，您每秒可以处理数十 M 个条目。无需昂贵的向量数据库，512 个特征应该足够了。