失而复得：運用向量搜索，通过图像找回走失的爱犬

后端

2024-01-08 05:13:10

通过向量搜索寻回您的走失爱宠

当我们心爱的毛茸茸伙伴走失时，那种心碎的感觉难以言表。我们不惜一切代价也要把它们带回家，然而，传统的寻宠方式，比如发海报和挨家挨户询问，有时并不奏效。

向量搜索：失而复得的希望

向量搜索是一种突破性的人工智能技术，为寻回走失宠物带来了一线希望。它通过分析图像中的模式，将丢失宠物的图像与庞大数据库中的其他图像进行匹配。

向量搜索的工作原理

向量搜索将图像转换成称为向量的数字列表。这些向量捕获了图像的关键特征，如亮度、对比度和纹理。然后，系统会将丢失宠物的向量与数据库中已知的宠物向量进行比较，寻找相似度。

使用 Elasticsearch 进行向量搜索

Elasticsearch 是一个强大的开源搜索引擎，支持向量搜索功能。通过使用 Elasticsearch，我们可以建立和查询向量索引，用于存储和搜索宠物图像。

代码示例

以下代码片段展示了如何使用 Elasticsearch 进行向量搜索：

import elasticsearch
from PIL import Image
import numpy as np

# 创建 Elasticsearch 客户端
client = elasticsearch.Elasticsearch()

# 创建向量索引
client.indices.create(
    index="pets",
    body={
        "mappings": {
            "properties": {
                "image": {"type": "binary"},
                "vector": {"type": "dense_vector", "dims": 128}
            }
        }
    }
)

# 将丢失宠物的图像添加到索引中
lost_pet_image = Image.open("lost_pet.jpg")
lost_pet_vector = np.array(lost_pet_image)
client.index(
    index="pets",
    id="lost_pet",
    body={"image": lost_pet_image, "vector": lost_pet_vector}
)

# 使用查询图像搜索丢失宠物
query_image = Image.open("query_image.jpg")
query_image_vector = np.array(query_image)
results = client.search(
    index="pets",
    body={
        "query": {
            "vector": {"vector": query_image_vector}
        }
    }
)

# 打印最相似的图像
for result in results["hits"]["hits"]:
    print(result["_source"]["image"])