亚当·亨德尔：在Postgres上构建图像搜索引擎
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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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。
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关键要点
- 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。
- OpenAI的CLIP模型可以用于图像和文本查询。
- 使用Amazon产品数据集下载图像并存储在本地目录。
- 在Postgres中创建表以存储图像嵌入。
- 使用CLIP模型生成图像嵌入并插入Postgres。
- 使用pgvector进行相似性搜索，支持余弦相似度。
- 可以通过文本查询搜索相似图像，例如搜索“电话”的图像。
- 构建多模态搜索引擎，支持文本和图像查询。
- 代码示例可在Tembo的Github仓库中找到。
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