亚当·亨德尔：在Postgres上构建图像搜索引擎
内容提要
最近的电商功能中引入了图像搜索，可以通过手机图片查找相似产品。本文介绍如何使用Postgres和CLIP模型构建图像搜索引擎。通过生成图像和文本的嵌入并存储在Postgres中，利用pgvector扩展进行相似性搜索。使用OpenAI的CLIP模型支持图像和文本查询。代码示例在Tembo的Github仓库中提供。
关键要点
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最近的电商功能中引入了图像搜索，可以通过手机图片查找相似产品。
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本文介绍如何使用Postgres和CLIP模型构建图像搜索引擎。
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通过生成图像和文本的嵌入并存储在Postgres中，利用pgvector扩展进行相似性搜索。
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OpenAI的CLIP模型可以用于图像和文本查询。
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使用Amazon产品数据集下载图像并存储在本地目录。
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在Postgres中创建表以存储图像嵌入。
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使用CLIP模型生成图像嵌入并插入Postgres。
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使用pgvector进行相似性搜索，支持余弦相似度。
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可以通过文本查询搜索相似图像，例如搜索“电话”的图像。
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构建多模态搜索引擎，支持文本和图像查询。
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代码示例可在Tembo的Github仓库中找到。
延伸问答
如何使用Postgres构建图像搜索引擎？
可以通过生成图像和文本的嵌入并存储在Postgres中，利用pgvector扩展进行相似性搜索来构建图像搜索引擎。
CLIP模型在图像搜索中有什么作用？
CLIP模型用于生成图像和文本的嵌入，支持图像和文本查询，从而实现多模态搜索。
如何在Postgres中存储图像嵌入？
在Postgres中创建表以存储图像嵌入，使用CREATE TABLE语句定义表结构，并插入生成的嵌入数据。
pgvector扩展在图像搜索中如何使用？
pgvector扩展用于在Postgres中进行相似性搜索，支持余弦相似度等距离操作。
如何通过文本查询搜索相似图像？
可以生成文本的嵌入，然后使用相似性搜索函数查询与该文本嵌入相似的图像。
Tembo的Github仓库中提供了什么资源？
Tembo的Github仓库中提供了构建图像搜索引擎的代码示例和相关的Jupyter notebook。
