Май 30, 2023
Вадим Беркович
Создание индекса для умного поиска изображений
умный Поиск изображений, Openai, python, Pinecone
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:
1. 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.
2. 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.
3. 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:
1. Загрузка и предобработка данных: Мы загрузим данные, которые хотим проиндексировать. В нашем случае это изображения товаров и их описания с сайта.
2. Генерация эмбеддингов: Мы будем использовать модель CLIP для преобразования каждого изображения и его описания в векторное представление.
3. Объединение эмбеддингов: Мы объединим эмбеддинги изображения и текста, чтобы создать более информативное представление каждого изображения.
4. Индексация эмбеддингов: Затем мы проиндексируем эмбеддинги в Pinecone, чтобы мы могли эффективно выполнять поисковые запросы.
5. 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.
В этом процессе особенно важно сочетание эмбеддингов изображений и текста. Поскольку модель CLIP была обучена на парах изображений и текста, использование информации из обоих источников позволяет нам создать более полное представление каждого изображения.
Вывод
Создание индекса для умного поиска изображений - сложная задача, но с помощью правильных инструментов она становится гораздо более доступной. Мы использовали модель CLIP от OpenAI для генерации эмбеддингов изображений и текста, модель перевода от Hugging Face для перевода текста на английский язык, и Pinecone для индексации эмбеддингов и выполнения поисковых запросов. В результате мы получили индекс, который позволяет нам эффективно находить изображения на основе текстовых запросов.
Мы надеемся, что этот пример поможет вам в создании своих собственных систем поиска изображений.
Как фотопоиск увеличивает средний чек для мебельных компаний
Одним из примеров является Living Spaces, ведущий ритейлер мебели, который смог увеличить средний чек на 22% благодаря цифровой трансформации, включающей использование более современных функций розничной торговли, таких как фотопоиск. Этот подход позволил компании лучше удовлетворить разнообразные потребности своих клиентов и включать больше функций на свой сайт, таких как коллекции товаров, отзывы и более контент-ориентированные пути покупки.
