使用 Amazon Titan 和 Supabase Vector 实现语义图像搜索
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。
延伸解读
技术栈选择与集成要点
文章展示了如何将 Amazon Bedrock 的 Titan 多模态模型与 Supabase Vector 结合，构建语义图像搜索。Bedrock 提供统一 API 访问多个基础模型，Titan 支持图像嵌入生成；Supabase 则提供内置 pgvector 的 Postgres 数据库和 vecs 客户端。这种组合让开发者无需自建向量数据库或模型服务，即可快速实现图像搜索功能。
实现流程与关键步骤
实现分为三步：首先将图像编码为 base64 字符串，通过 Bedrock 调用 Titan 模型生成 1024 维嵌入向量；然后使用 vecs 客户端创建集合，将向量与元数据（如文件类型）一起 upsert 到 Supabase；最后，对于文本查询，同样生成文本嵌入，在集合中查询最相似的向量，并返回对应图像。整个过程通过 Poetry 管理依赖，代码简洁。
功能扩展与性能考量
除了文本搜图，文章还提到可以用图像作为查询输入，实现反向图像搜索。在 seed 阶段，代码调用 create_index 为集合建立索引，以加速后续查询。查询时支持元数据过滤（如只搜索 jpg 类型），并可通过 limit 参数控制返回结果数量。这些特性为实际应用提供了灵活性和性能基础。
Q&A
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。
