ImgTag

基于 AI 视觉模型的图片标签自动生成与向量搜索系统

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✨ 功能特性

• 🤖 AI 智能标签 - 支持 OpenAI、Gemini 等视觉模型（OpenAI 标准 API 端点）
• 🔍 语义向量搜索 - 基于文本描述的相似图片检索
• 💾 多端点存储 - 本地 + S3 兼容端点，支持自动备份同步
• 📁 收藏夹管理 - 层级收藏夹，自动追加标签
• 🏷️ 标签系统 - 来源追踪（AI/用户）、使用统计
• 👥 用户认证 - JWT 认证、角色权限、管理员可禁用账号
• 📝 修改建议与审批 - 非上传者可提交元信息修改建议，管理员审批后落地（并触发向量重建）
• 🧠 主体记忆与纠正 - 维护人物、地标、动物等主体词典；人工确认可持续约束后续分析，避免反复误识别
• ⚡ 批量操作 - 批量上传、删除、打标签、AI 分析

默认管理员：admin / admin123

📚 文档

• 发布历史（每个版本的更新细节）：docs/release-history.md
• 权限位与建议/审批说明：docs/permissions.md
• 主体记忆与纠正的完整设计：docs/subject-correction-plan.md
• 更多文档索引：docs/README.md

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🧠 主体记忆与纠正

当图片中的人物、地标或动物等主体被误识别时，可在图片详情中纠正主体；纠正结果会关联既有标签体系，并在后续重新分析时作为提示词约束持续生效。

• 主体词典：管理员可维护主体的分类、主名称标签、别名和启用状态；删除被主体引用的标签会被保护拦截。
• 纠正与审批：图片上传者和管理员可直接设置主主体；其他有建议权限的用户可提交主体纠正建议，由管理员审批后生效。
• 标签与向量同步：确认主体后自动挂接对应主名称标签，并触发向量重建；可选强制重新分析以更新历史描述与标签。
• 人工优先：手动设置及审批结果不会被自动匹配覆盖。
• 当前识别状态：V1 已提供完整数据与纠正链路；默认匹配器为 stub，不会自动命中或改变现有分析结果。接入真实识别器后可通过配置平滑启用。

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📸 系统预览（点击展开）

🏠 仪表盘 数据概览、待分析队列、标签热度排行	🖼️ 我的图库 分类筛选、内联标签编辑、批量操作
🔍 图片详情 AI 描述、标签来源、元信息	✨ 图片探索 语义搜索、向量相似度检索
📤 上传功能 拖拽上传、ZIP 导入、URL 抓取	🏷️ 标签管理 三级标签体系、来源追踪、自定义提示词
💾 存储端点 多端点配置、S3 兼容、自动备份	⚙️ 系统设置 AI 模型配置、嵌入模型、系统参数

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🐳 快速部署

前提条件：PostgreSQL 数据库（启用 pgvector 扩展）

# 下载配置文件
curl -O https://raw.githubusercontent.com/127Wzc/ImgTag/main/docker/docker-compose.yml

# 编辑 docker-compose.yml，填入数据库连接
# 启动服务
docker-compose up -d

访问：http://localhost:5173

镜像版本

环境变量

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🚀 本地开发

# 后端（默认使用在线 API，无需额外依赖）
cp .env.example .env && vim .env  # 配置数据库
uv sync
uv run python -m uvicorn imgtag.main:app --reload --port 8000

# 如需本地嵌入模型，安装可选依赖
uv sync --extra local

# 前端
cd web && pnpm install && pnpm dev

访问：http://localhost:5173

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📋 配置说明

通过 Web 界面「系统设置」管理：

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🔌 开发者接入

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📊 分析统计

支持 Umami / Google Analytics 等多平台分析，详见 前端配置说明。

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🚀 前后端分离部署

如需将前端托管到 CDN（Vercel / Cloudflare Pages）：

1. 使用 latest-backend 镜像部署后端（端口 8000）
2. 参考 前端部署指南 构建前端

更多技术细节请参阅 系统架构

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📄 License

MIT