Как искать изображения
Создание индекса для умного поиска
Для кого
Интернет магазины, маркетплейсы
Тип контента
Картинки, фотографии товаров
Индустрии
Все индустрии
Дата публикации
30 дек. 2024 г.
В мире искусственного интеллекта и машинного обучения существует множество потрясающих инструментов, которые могут решить различные задачи. В этой статье мы покажем, как создать индекс для умного поиска изображений, используя некоторые из этих инструментов: OpenAI CLIP, Hugging Face Transformers, Pinecone и Python.
Что такое умный поиск изображений?
Умный поиск изображений - это технология, которая позволяет пользователям находить изображения на основе текстовых запросов или других изображений. Для достижения этого мы обучим модель, которая будет преобразовывать изображения и текст в векторные представления (или "эмбеддинги"). Эти эмбеддинги затем будут индексироваться и использоваться для поиска наиболее похожих изображений.
Наши инструменты
Мы будем использовать следующие инструменты:
OpenAI CLIP: Модель CLIP была обучена на большом объеме изображений и текстовых описаний из интернета, что позволяет ей эффективно преобразовывать изображения и текст в векторные представления.
Hugging Face Transformers: Мы будем использовать модель перевода Helsinki-NLP/opus-mt-ru-en для перевода русского текста на английский, так как модель CLIP обучена на английском языке.
Pinecone: Pinecone - это сервис векторного поиска, который позволяет нам индексировать векторные представления и осуществлять поиск с высокой точностью и скоростью.4. Python: Наш выбор для скриптинга и анализа данных.
Разработка индекса для поиска изображений
Для создания индекса нам нужно выполнить несколько ключевых шагов:
Загрузка и предобработка данных: Мы загрузим данные, которые хотим проиндексировать. В нашем случае это изображения товаров и их описания с сайта.
Генерация эмбеддингов: Мы будем использовать модель CLIP для преобразования каждого изображения и его описания в векторное представление.
Объединение эмбеддингов: Мы объединим эмбеддинги изображения и текста, чтобы создать более информативное представление каждого изображения.
Индексация эмбеддингов: Затем мы проиндексируем эмбеддинги в Pinecone, чтобы мы могли эффективно выполнять поисковые запросы.
Поиск: После индексации мы можем использовать модель CLIP и Pinecone для выполнения поисковых запросов, преобразуя запросы в эмбеддинги и ища наиболее близкие эмбеддинги в нашем индексе.