Queryable
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Swift
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项目能做什么
在 iOS 本地运行 CLIP 与 MobileCLIP 模型以图搜图的工具。
来源：AI 基于仓库事实生成
· 内容以仓库实际 README 为准
使用说明 查看原始 README 原仓库文档
中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录，命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录（英文原文，节选前 3000 字符）
# Queryable
The open-source code of **Queryable**, an offline photo search app for iPhone and iPad (iOS 18 or later). Describe a photo in your own words, such as `a brown dog sitting on a bench`, and Apple's [MobileCLIP](https://github.com/apple/ml-mobileclip) model finds it on the device. Your photos are never uploaded.
<a href="https://apps.apple.com/app/apple-store/id1661598353?pt=128849838&ct=github-readme&mt=8">
<img src="https://github-production-user-asset-6210df.s3.amazonaws.com/6824141/252914927-51414112-236b-4f7a-a13b-5210f9203198.svg" alt="Download on the App Store">
</a>
[](https://apps.apple.com/app/apple-store/id1661598353?pt=128849838&ct=github-readme&mt=8)
[Blog](https://mazzzystar.com/2022/12/29/Run-CLIP-on-iPhone-to-Search-Photos/) | [App Store](https://apps.apple.com/app/apple-store/id1661598353?pt=128849838&ct=github-readme&mt=8) | [Website](https://queryable.app/) | [Story](https://mazzzystar.com/2024/07/21/Two-Years-of-an-AI-Photo-Album-Search-App/) | [故事](https://mazzzystar.com/2024/07/21/Two-Years-of-an-AI-Photo-Album-Search-App-zh/)
## How does it work?
- Encode all album photos using the CLIP Image Encoder, compute image vectors, and save them.
- For each new text query, compute the corresponding text vector using the Text Encoder.
- Compare the similarity between this text vector and each image vector.
- Rank and return the top K most similar results.
The process is as follows:
For more details, please refer to my blog: [Run CLIP on iPhone to Search Photos](https://mazzzystar.com/2022/12/29/Run-CLIP-on-iPhone-to-Search-Photos/).
# Updates
[2024-09-01]: Now supports Apple's [MobileCLIP](https://github.com/apple/ml-mobileclip).
You can download the exported `TextEncoder_mobileCLIP_s2.mlmodelc` and `ImageEncoder_mobileCLIP_s2.mlmodelc` from [Google Drive](https://drive.google.com/drive/folders/12ze3UcqrXt9qeySGh_j_zWE-PWRDTzJv?usp=drive_link). Currently we use `s2` model as the default model, which balances both efficiency & precision.
## [PicQuery](https://github.com/greyovo/PicQuery)(Android)
<a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=me.grey.picquery">
<img src="https://github-production-user-asset-6210df.s3.amazonaws.com/6824141/274861421-69a37ae7-55b3-46b2-ad24-5368eb2734f9.png" alt="download-on-the-app-store" width="120">
</a>
The Android version([Code](https://github.com/greyovo/PicQuery)) developed by [@greyovo](https://github.com/greyovo), which supports both English and Chinese. See details in [#12](https://github.com/mazzzystar/Queryable/issues/12).
## Run on Xcode
Download the `TextEncoder_mobileCLIP_s2.mlmodelc` and `ImageEncoder_mobileCLIP_s2.mlmodelc` from [Google Drive](https://drive.google.com/drive/folders/12ze3UcqrXt9qeySGh_j_z
阅读完整原文
商业机会分析 AI 生成
Queryable 原版增值与买断制应用商业化
| 产品构想 | 基于现有开源核心，持续打包为高质量的独立App Store付费应用，强化高阶相片整理工具（如相似图去重、智能相册聚合、批量导出）。 |
| 核心功能 | 端侧自然语言搜图、全离线不联网保证、高精度模型切换（不同规格MobileCLIP）、批量标记与相册清理导出。 |
| 目标用户 | 有数万张照片且极度在意数据隐私的iOS高阶用户、数码发烧友。 |
| 难度/周期 | 低 · 2-4周 · 成本：苹果开发者账号年费（$99/年） |
| 收费模式 | App Store 付费下载（买断制，如 $2.99 - $9.99）或小额终身内购。 |
| 竞争风险 | iOS原生系统相册搜索（结合Apple Intelligence）功能快速迭代，可能直接吞噬第三方通用搜图工具的生存空间。 |
| 依据 | 已验证事实 |
端侧离线多模态检索 SDK 与技术方案授权
| 产品构想 | 将文本/图像编码器加载、向量存储及本地余弦相似度检索封装为轻量级、开箱即用的 iOS Framework / Swift Package，面向需要离线多模态搜索能力的第三方App提供商业授权。 |
| 核心功能 | 开箱即用的CoreML模型绑定接口、端侧向量计算与轻量缓存库、后台异步索引调度、内存控制与性能调优最佳实践。 |
| 目标用户 | 日记类App、隐私笔记类App、设计资产管理类App的独立开发者或中小型团队。 |
| 难度/周期 | 中等 · 1-2个月 · 成本：主要为开发工时与文档制作成本，无持续硬件服务器成本。 |
| 收费模式 | 商业授权许可（按应用或年度付费，如 $299 - $999/应用）。 |
| 竞争风险 | 目标开发者客群基数有限，很多团队宁愿自研或依赖云端多模态API（推测）。 |
| 依据 | AI推测 |
垂直领域端侧资产管理工具（如电商买家秀/设计灵感本地库）
| 产品构想 | 脱离通用相册定位，切入细分专业场景，建立独立的本地多媒体素材管理工具，通过MobileCLIP实现跨语言、细粒度标签化检索。 |
| 核心功能 | 独立素材库导入、端侧以图搜图与文搜图、多标签过滤与本地分类、颜色/风格/构图语义匹配、Mac/iPad端联动。 |
| 目标用户 | 电商卖家、UI/UX设计师、建筑/室内设计从业者、本地资料繁杂的内容创作者。 |
| 难度/周期 | 中等 · 2-3个月 · 成本：苹果开发者账号（$99/年） |
| 收费模式 | 订阅制（如 $4.99/月 或 $39.99/年）或高阶功能买断。 |
| 竞争风险 | 垂直用户工作流迁移成本高，需要极佳的用户体验与特定格式支持。 |
| 依据 | 尚需验证的假设 |
AI 基于仓库公开数据分析生成，含推测成分，不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心
竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索
| 项目 | 中文简介 | Stars | 语言 |
|---|---|---|---|
| Graphify-Labs/graphify | 中文介绍暂未生成 Turn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and |
146,087 | Python |
| redis/redis | 中文介绍暂未生成 For developers, who are building real-time data-driven appli |
77,442 | C |
| TanStack/query | 中文介绍暂未生成 🤖 Powerful asynchronous state management, server-state utili |
50,568 | TypeScript |
| prisma/orm | 中文介绍暂未生成 The Prisma ORM: write your application in TypeScript with hu |
47,666 | TypeScript |
| pola-rs/polars | 中文介绍暂未生成 Extremely fast Query Engine for DataFrames, written in Rust |
40,327 | Rust |
| Tencent/WeKnora | 中文介绍暂未生成 Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into |
37,199 | Go |
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目，功能差异与优劣势需进一步人工确认，配置 AI 后可生成对比分析。
项目优势与风险
| 技术成熟度 | 创建于 ，最近推送 |
| 社区活跃 | Star 2,993 / Fork 0 / Issue 0（数据支持，可自行核实） |
| 许可证 | 未检测到（需人工确认） |
| 主要风险 | 上游项目方向可能变化；同赛道竞争者较多（见竞品表）；热度与需求不完全等价 |
安装与使用
快速开始（以仓库 README 为准）
git clone https://github.com/mazzzystar/Queryable.git cd Queryable # 请阅读仓库 README 获取确切安装步骤（依赖、配置、启动命令）
术语说明：Docker＝应用容器（把程序和依赖打包运行）；API Key＝调用外部服务的密钥；Git Clone＝把仓库代码下载到本地。常见错误：API Key 未配置 / 端口占用 / 数据库连接失败，多数项目在 README 的 Troubleshooting 章节有说明。