以下是在 Vue3 项目中零成本接入 AI 能力（以图搜图、知识问答、文本匹配）的完整解决方案，结合免费 API 和开源工具实现，无需服务器或付费服务：

一、以图搜图（基于 Hugging Face CLIP 模型）

核心思路

通过 Hugging Face Inference API 调用 CLIP 模型，将图片转换为向量后进行相似度检索。
免费额度：每月 30k 次 API 调用（足够小规模使用）。

实现步骤

1. 注册 Hugging Face 账号，获取 API Token（免费）。
2. 安装依赖：

   npm install axios
   

3. 封装图片搜索函数：

   // services/imageSearch.ts
   import axios from 'axios';
   
   const API_URL = 'https://api-inference.huggingface.co/models/openai/clip-vit-base-patch32';
   const API_TOKEN = 'YOUR_HUGGING_FACE_TOKEN';
   
   export async function searchSimilarImages(imageUrl: string) {
        
     const response = await axios.post(
       API_URL,
       {
        
         inputs: imageUrl, // 支持 URL 或 base64 格式
         options: {
         wait_for_model: true }
       },
       {
        
         headers: {
        
           Authorization: `Bearer ${
          API_TOKEN}`,
           'Content-Type': 'application/json'
         }
       }
     );
     return response.data; // 返回图像特征向量
   }
   

4. 在 Vue 组件中使用：

   <template>
     <div>
       <input type="file" @change="handleImageUpload" />
       <button @click="search">搜索相似图片</button>
     </div>
   </template>
   
   <script setup>
   import { searchSimilarImages } from '@/services/imageSearch';
   
   const handleImageUpload = async (e: Event) => {
     const file = (e.target as HTMLInputElement).files?.[0];
     if (!file) return;
   
     const imageUrl = URL.createObjectURL(file);
     const features = await searchSimilarImages(imageUrl);
     // 此处需将特征向量与现有图库对比（需自建向量数据库）
   };
   </script>
   

关键说明

• 自建向量数据库：CLIP 仅生成特征向量，需结合开源向量数据库（如 Chroma）存储图片特征，实现检索。示例代码：

  import