摘要： 本文介绍了作者开发的一个名为Hachi的搜索引擎项目。该搜索引擎旨在实现个人数据的端到端搜索，支持图片、视频、文本和音频等多种模态。项目采用自托管模式，强调用户隐私和数据安全。文章详细阐述了项目的动机、设计理念、技术实现和未来发展方向。主要内容包括：1）对现有搜索引擎界面不足的分析；2）对最小化依赖、实验性增强和可扩展性的强调；3）元数据索引引擎和向量搜索引擎的设计；4）人脸识别和聚类算法的实现；5）索引和向量索引模块的构建；6）后端API服务器的设计；7）机器学习框架的开发；8）前端Web应用的实现。作者希望该项目能够帮助用户更方便地搜索和管理个人数据，并推动相关技术的发展。
讨论： 本文讨论了一个名为Hachi的个人搜索引擎项目。作者warangal介绍了该项目，强调其性能和依赖性管理，以及自定义的元索引引擎和向量数据库。他还提到，项目能够从多个设备或服务中索引个人数据，避免重复。项目使用了Nim语言编写的机器学习框架和ONEDNN作为依赖。其他用户对项目表示了兴趣，并提出了反馈和建议，包括对自托管机器学习方法的担忧、对个人搜索引擎的需求、以及对搜索结果稳定性的考虑。pbronez还提供了项目的GitHub链接。
原文标题：Hachi: An Image Search Engine
原文链接：https://eagledot.xyz/hachi.md.html
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=46087549