feat: 初始化病虫害以图搜图应用

- 基于 CLIP 模型实现图片相似度搜索（app.py / main.py）
  - 新增 Streamlit 可视化交互界面
  - 新增 pyproject.toml、justfile、Dockerfile 项目配置
  - 补充完整 README 文档（功能介绍、快速开始、Docker 部署）
  - 新增 .gitignore

README.md

@@ -1,3 +1,80 @@
-# pest-image-search
+# pest-image-search 病虫害以图搜图
 
-病虫害以图搜图
+基于 CLIP 视觉模型的病虫害图片相似度搜索应用。上传病虫害患处图片，系统自动提取视觉特征并检索知识库中最相似的病虫害类型，提供症状描述与防治建议。
+
+## 功能特性
+
+- 🖼️ 支持上传本地图片、输入图片 URL、选择示例图片三种查询方式
+- 🧠 基于 `openai/clip-vit-base-patch32` 本地视觉模型提取图像特征
+- 📊 相似度可视化条形图
+- 🏷️ 覆盖水稻、小麦、玉米、大豆、番茄、黄瓜等常见作物的病虫害知识库
+- 💡 智能推荐最可能的病虫害及防治方案
+
+## 技术栈
+
+- Python 3.14+
+- Streamlit 1.52.1
+- Plotly 6.5.0
+- Transformers 4.51.3 + PyTorch 2.7.0 (CLIP 模型)
+- Pillow、NumPy、Requests
+
+## 快速开始
+
+### 使用 uv（推荐）
+
+```bash
+# 安装依赖
+uv sync
+
+# 运行应用
+uv run streamlit run app.py
+```
+
+### 使用 just
+
+```bash
+# 查看所有可用命令
+just --list
+
+# 运行应用
+just run
+
+# 代码格式化
+just format
+
+# 代码检查
+just check
+```
+
+## Docker 部署
+
+```bash
+# 构建镜像
+docker build -t pest-image-search .
+
+# 运行容器
+docker run -p 8000:8000 pest-image-search
+```
+
+## 项目结构
+
+```
+pest-image-search/
+├── app.py              # 主应用文件（Streamlit）
+├── main.py             # 入口文件
+├── pyproject.toml      # 项目配置
+├── justfile            # 任务自动化
+├── Dockerfile          # Docker 配置
+└── README.md           # 项目文档
+```
+
+## 使用说明
+
+1. 首次启动时会自动下载 CLIP 模型（约 300MB），请保持网络畅通
+2. 加载完成后自动构建病虫害图片索引
+3. 上传或选择查询图片后点击「开始搜索」，即可获得 Top-K 相似病虫害结果
+4. 结果仅供参考，实际防治请结合田间情况或咨询农业专家
+
+## 许可证
+
+MIT License