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百度视觉搜索架构演进实践

本文深入探讨百度视觉搜索在快速发展的业务及技术背景下,如何通过持续的技术创新和架构升级强化自身的竞争力和适应性,支撑业务健康高效迭代。本文介绍了我们如何通过技术栈升级、架构能力提升以及稳定性建设,来实现全链路架构的演进。借助Golang、百度自研GDP开发框架和ExGraph图化引擎,我们对视觉搜索展现架构进行了全面重构,并重新定义了视觉搜索全系统通路上的模块职责和分层逻辑,开展了一系列系统收敛内聚优化。此外,我们还建设了配套稳定性基础设施,确保系统的高效运行。期望大家能有所收获和借鉴。 01 背景 视觉搜索是基于图像识别和深度学习技术实现的图像搜索应用,区别于传统文本方式搜索,接受用户拍照/上传图片输入,识别图像特征和内容,获取图片内容相关的检索结果。目前广泛应用在学习、动植物、商品等领域,满足用户对图片的认知、购买等多元需求。 △视觉搜索业务概览 随着产品的高频迭代和规模迅速拓展,视觉搜索架构需要通过持续的技术创新和架构升级,强化自身的竞争力和适应性,以应对业务和技术的一系列新挑战。具体手段为: 【技术栈更新】现有展现架构采用PHP开发、HHVM运行,随着HHVM基础设施停止维护,...

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