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使用 Amazon Titan 和 Supabase Vector 实现语义图像搜索
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
Amazon Bedrock 是一项托管服务，提供多家 AI 公司的基础模型，用户可通过统一 API 构建生成 AI 应用。文章介绍了如何在 Python 中使用 Amazon Titan 多模态模型和 Supabase Vector 进行图像搜索，包括项目创建、依赖安装、生成图像嵌入和执行查询。用户可以通过简单的 Python 代码实现图像搜索和反向图像搜索功能。
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关键要点
- Amazon Bedrock 是一项托管服务，提供多家 AI 公司的基础模型，用户可通过统一 API 构建生成 AI 应用。
- Amazon Titan 是一系列基础模型，支持文本和图像生成、摘要、分类、开放式问答、信息提取和文本或图像搜索。
- 使用 Python 和 Supabase Vector，用户可以通过 Amazon Titan 多模态模型进行图像搜索。
- 创建新的 Python 项目并安装依赖项，包括 Supabase Vector Python 客户端、AWS SDK 和 matplotlib。
- 通过将图像编码为 base64 字符串，用户可以生成图像嵌入并将其上传到 Supabase 数据库。
- 用户可以通过文本查询或图像进行搜索，查询结果将返回与输入最相关的图像。
- 只需几行 Python 代码，用户即可实现图像搜索和反向图像搜索功能。
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延伸问答
如何使用 Amazon Titan 和 Supabase Vector 实现图像搜索？
用户可以通过创建 Python 项目，安装必要的依赖，生成图像嵌入并上传到 Supabase 数据库来实现图像搜索。
Amazon Bedrock 提供了哪些功能？
Amazon Bedrock 提供多家 AI 公司的基础模型，支持文本和图像生成、摘要、分类、开放式问答、信息提取和文本或图像搜索。
如何在 Python 中安装 Supabase Vector 和其他依赖？
可以使用 Poetry 包管理工具，通过命令 'poetry add vecs boto3 matplotlib' 安装 Supabase Vector 和其他依赖。
如何生成图像的嵌入并上传到数据库？
用户需要将图像编码为 base64 字符串，构建请求体，然后调用 Amazon Titan 模型生成嵌入，最后将嵌入上传到 Supabase 数据库。
如何执行文本查询以进行图像搜索？
用户可以将文本查询编码为嵌入，并使用 Supabase Vector 查询图像集合，返回与文本最相关的图像。
使用 Amazon Titan 进行反向图像搜索的步骤是什么？
用户可以通过将图像编码为 base64 字符串，生成嵌入，然后使用该嵌入在 Supabase Vector 中查询相关图像来实现反向图像搜索。
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