在个人媒体爆炸式增长的时代，自托管图像搜索引擎如Hachi提供了一种隐私优先、语义驱动的解决方案。它利用CLIP模型生成图像嵌入，支持自然语言查询和人脸聚类，实现高效本地检索，避免云服务的数据泄露风险。不同于传统文件浏览器，Hachi通过元数据索引和向量分片，融合确定性属性（如EXIF）和语义信号，适用于照片库、Android设备MTP扫描等场景。
Hachi的核心架构分为元索引（Meta-Index，由Nim实现）和向量索引（Vector Index，Numpy分片）。索引管道异步扫描目录，提取EXIF、大小、路径等元数据，同时预处理图像生成CLIP嵌入（ViT-B/32）和人脸向量。人脸识别管道集成RetinaFace检测边界框与地标，生成嵌入后通过阈值聚类（主嵌入+从嵌入），过滤模糊/侧脸/墨镜干扰。查询时加载分片执行矩阵乘法（np.dot，BLAS加速），Top-K融合多模态结果，支持递归细化如“戴墨镜的禅宗自拍”。
实际部署中，硬件门槛低：x86_64 CPU需AVX2、四核4GB RAM（如i5-8300H测试500k图像）。索引分片大小调控RAM：高RAM设2048x2048分片，低端SBC用小分片。配置参数包括：
- 索引阈值：人脸模糊阈值0.3（HOG比较），聚类相似度0.6（余弦），最小主嵌入数5张/簇。
- 预览生成：WebP编码，目标分辨率512x512，回调缓冲区避免拷贝。
- 并发：线程池处理批次，融合Resize+RGB2BGR+归一化内核，饱和i5 CPU达90%。
- API服务器：Werkzeug多线程（线程数=CPU核x2），分页每页20结果，ETA基于目录扫描速度。
监控要点：日志记录索引进度/取消，Prometheus指标如查询延迟（目标<100ms）、分片加载时间。回滚策略：不可变元数据，重置ML属性至“personML”默认。风险控制：分片量化（未来Product Quantization）降维512，线性层微调区分特定域如植物。
落地清单：
- 克隆https://github.com/eagledot/hachi，安装numpy/regex/markupsafe。
- 配置data_path，运行
index --shards=1024 --threads=8。
- 启动
app.py --threads=16，浏览器访问localhost:5000。
- 测试人脸：索引>1000人像，验证簇纯度>90%。
- 扩展：MTP挂载Android，未来视频帧采样。
Hachi证明最小主义ML管道（Nim+OneDNN端口CLIP）在个人设备高效运行，未来支持视频/分布式查询。“Such distributed nature of data and potential capabilities of current self-hosted Machine learning models to extract semantic information”（eagledot.xyz/hachi.md.html）。
资料来源：
（正文1028字）