[发明专利]检索方法、查询方法、装置、系统、电子设备和计算机存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种检索方法、查询方法、装置、系统、电子设备和计算机存储介质。所述检索方法，包括：获取检索条件，所述检索条件包括基于同一对象的结构化字段检索条件和非结构化数据检索条件；基于所述结构化字段检索条件，进行结构化字段索引，得到前序索引结果；基于所述非结构化数据检索条件，进行相似度索引，从所述前序索引结果中确定非结构化数据索引结果，以生成检索结果。由于通过计算开销较小的结构化字段索引得到前序索引结果，减少了索引范围，因此减小了后续的基于非结构化数据进行的相似度索引的计算开销，从而节省了计算资源。

技术领域

本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种检索方法、查询方法、装置、系统、电子设备和计算机存储介质。

背景技术

随着图像视屏等多媒体设备的发展，互联网中每天都会产生大量的图像、视屏等数据。为了能够深入分析图像和视屏中的内容必须先用深度学习抽取其中的特征向量，再利用向量分析引擎进行向量检索。例如，最常见的向量检索就是近似最近邻(ApproximateNearest Neighbor Search，ANN)检索。ANN检索的目的就是寻找高维空间中相近的向量，在服务层面就是相似图片搜索。向量服务器针对ANN检索开发了专用的ANN索引。但是，在很多服务中，还是存在改进的空间。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种检索方法、查询方法、装置、系统、电子设备和计算机存储介质，以解决或缓解上述问题。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种检索方法，包括：获取检索条件，所述检索条件包括基于同一对象的结构化字段检索条件和非结构化数据检索条件，基于所述结构化字段检索条件，进行结构化字段索引，得到前序索引结果；基于所述非结构化数据检索条件，进行相似度索引，从所述前序索引结果中确定非结构化数据索引结果，以生成检索结果。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种查询方法，包括：获取查询请求，所述查询请求中包括待查询对象；响应所述查询请求，生成所述待查询对象的结构化字段检索条件和非结构化数据检索条件；向服务端发送结构化字段检索条件和非结构化数据检索条件，以便所述服务端基于所述结构化字段检索条件，进行结构化字段索引，得到前序索引结果，并且基于所述非结构化数据检索条件，进行相似度索引，从所述前序索引结果中确定非结构化数据索引结果；接收所述服务端返回的基于所述非结构化数据索引结果的查询结果。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种查询方法，包括：获取展示图片查询请求，所述展示图片查询请求中包括待查询图片；响应所述展示图片查询请求，生成所述待查询图片的结构化字段检索条件和非结构化数据检索条件；向服务端发送结构化字段检索条件和非结构化数据检索条件，以便所述服务端基于所述结构化字段检索条件，在展示图片数据集中进行结构化字段索引，得到前序索引结果，并且基于所述非结构化数据检索条件，进行相似度索引，从所述前序索引结果中确定非结构化数据索引结果；接收所述服务端返回的基于所述非结构化数据索引结果的查询结果，所述查询结果包括所述展示图片数据集中的满足所述展示图片查询请求的至少一个展示图片。

根据本发明实施例的第四方面，提供了一种查询装置，包括：获取模块，获取展示图片查询请求，所述展示图片查询请求中包括待查询图片；检索条件生成模块，响应所述展示图片查询请求，生成所述待查询图片的结构化字段检索条件和非结构化数据检索条件；发送模块，向服务端发送结构化字段检索条件和非结构化数据检索条件，以便所述服务端基于所述结构化字段检索条件，在展示图片数据集中进行结构化字段索引，得到前序索引结果，并且基于所述非结构化数据检索条件，进行相似度索引，从所述前序索引结果中确定非结构化数据索引结果；接收模块，接收所述服务端返回的基于所述非结构化数据索引结果的查询结果，所述查询结果包括所述展示图片数据集中的满足所述展示图片查询请求的至少一个展示图片。