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深入探讨Google Cloud上BigQuery的图像嵌入与向量搜索
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用BigQuery的机器学习能力，通过图像嵌入技术构建AI驱动的裙子搜索。图像嵌入将图像转化为高维数值表示，支持基于视觉相似性的搜索。用户可上传图片或文本描述，快速找到相似裙子，从而提升在线购物体验和销售效率。
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关键要点
- 利用BigQuery的机器学习能力构建AI驱动的裙子搜索。
- 图像嵌入技术将图像转化为高维数值表示，支持基于视觉相似性的搜索。
- 用户可以通过上传图片或文本描述快速找到相似裙子，提升在线购物体验。
- 图像嵌入是将图像转换为高维空间中的数值表示，语义相似的图像在空间中更接近。
- 创建模型和外部表以处理图像，并生成裙子图像的嵌入。
- 使用向量搜索根据嵌入的相似性查找裙子，支持文本和图像搜索。
- 通过文本搜索和图像搜索获取相似裙子的结果，展示了技术的有效性。
- 图像嵌入和向量搜索可以革新与视觉数据的交互，应用广泛。
- AI裙子搜索提升用户体验，改善搜索准确性，增加销售。
- 图像嵌入的应用不仅限于裙子搜索，还可用于电商、时尚设计、内容审核等领域。
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