Francesco Tisiot：使用Python、OpenCV、OpenAI CLIP和pgvector进行图像识别
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原文英文，约2500词，阅读约需9分钟。
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内容提要
在AI时代，任何东西都可以被视为向量，通过大型语言模型（LLMs）解析和分类的大量文本，通过分解图像来查找特定对象。使用旨在存储大型数据集的工具来解决问题，例如PostgreSQL的pgvector扩展。通过向量表示和搜索，可以识别包含特定照片的数据集。信息可以以多种方式存储，例如使用列来表示单词的存在与否。
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关键要点
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在AI时代，任何东西都可以被视为向量，包括文本和图像。
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大型语言模型（LLMs）通过解析和分类文本来定义答案的接近性。
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当数据量大时，使用PostgreSQL的pgvector扩展可以有效存储和搜索大型数据集。
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向量表示可以通过减少维度来优化数据存储，避免创建过宽的数据集。
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图像也可以通过矩阵信息创建嵌入，类似于文本的处理方式。
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使用Python和OpenCV可以提取图像中的人脸，并计算其嵌入。
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将嵌入存储在PostgreSQL中，可以利用pgvector扩展进行高效查询。
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通过计算欧几里得距离，可以找到与给定图像相似的其他图像。
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pgvector扩展使得在PostgreSQL中进行机器学习成为可能，促进了数据的存储、查询和分析。
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