·Jason Yuan
Reallysec 助力 Adobe 打造 AI 驅動的圖像搜尋與識別系統
ReallySec 與 Adobe 正在聯合探索一系列變革性人工智慧工具與應用，全面覆蓋從圖像生成到自然語言處理的多個領域。
Adobe 的核心產品與雲端服務體系
全球知名的軟體巨頭 Adobe，以其旗艦產品 Photoshop、Illustrator 和 Acrobat 聞名。這些核心應用被整合進 Adobe 的雲端服務體系，包括：
- Creative Cloud（創意雲）
- Document Cloud（文件雲）
- Experience Cloud（體驗雲）
這些雲端平台中，尤其是圖像搜尋至關重要的產品（如 Adobe Stock），都在後台廣泛採用 Elasticsearch 技術以支撐其高效能的內容檢索能力。
Elasticsearch 的彈性與穩定性非常高……並且它在開源特性與嚴格審查機制之間取得了良好的平衡。
Adobe + Elasticsearch 的搜尋生態格局
Adobe 當前自主維運的 Elastic Stack 架構包括：
- 18 個生產叢集
- 託管超過 100 億份文件
- 即時寫入速率約為每秒 6000 個文件
以 Adobe Lightroom 為例，為更好地支援圖像搜尋體驗，Adobe 將系統從 Amazon Elasticsearch Service 遷移至自建的 Elasticsearch 叢集，並遷移了近 35 億份文件。
Adobe 的內容類型多以非結構化資料為主，包括圖像、影片、Photoshop 檔案等，同時也包含大量結構化文件，特別是 PDF 格式。在此背景下，Elastic Stack 結合 Adobe 自研的 Elasticsearch 外掛程式，有效支援了以下多樣化的內容搜尋場景：
- 基於電腦視覺與中繼資料的智慧搜尋
- 深度文字與混合內容搜尋
- 影片及富媒體格式搜尋
- 企業級文件檢索
- 內容發現與個人化推薦
結合 Adobe Sensei 與 Elasticsearch 的機器學習應用
Adobe Sensei 的 AI 與機器學習技術承擔了圖像搜尋模型訓練的核心任務。為配合 Sensei，Adobe 開發了多個專用 Elasticsearch 外掛程式：
- 相似度外掛程式（Similarity Plugin）
- 搜尋排序外掛程式（Ranking Plugin）
這些外掛程式增強了 Adobe 在圖像識別和相似圖像查找方面的能力，提供了如下即時搜尋功能：
- 人臉偵測（Face Detection）
- 物件識別（Object Detection）
- 人臉聚類（Face Clustering）
- 自動標籤（Auto Tagging）
- 命名實體識別（Named Entity Recognition）
Adobe Stock 的機器學習圖像搜尋範例
Adobe Stock 是 Adobe 圖像搜尋能力的代表平台，其內容庫包含超過 1.3 億張圖像資產。Adobe Stock 展現出以下特性：
- 強大的圖像檢索能力：可根據關鍵字、屬性等資訊進行精準檢索
- 便捷的圖像篩選與排序功能：透過內容、顏色、構圖等屬性進行相似圖像查找
- 進階過濾維度：支援按價格、標籤、類型等欄位進行索引與篩選
深度學習模型與 Elasticsearch 的協同工作
Adobe Stock 背後的圖像搜尋技術，基於深度訓練的機器學習模型與 Elasticsearch 資料儲存系統協同運作。這些模型採用**卷積神經網路（CNN）**來學習圖像的深度特徵表達（embeddings），並將這些特徵映射為歐幾里得距離空間中的相似度指標，用於建立圖像及屬性的聚類關係。
在此基礎上，Adobe 還引入了大量額外的機器學習技術，使得整個系統智慧度極高，為使用者帶來既美觀又高效的圖像搜尋體驗。