将艺术融进科技 —— 基于 ES 实现的图片向量相似检索服务（下）

存储图片向量

在前面的文章中，我们已经提取了图片的特征向量。现在，我们需要将这些向量存储到 ES 中。

ES 提供了多种数据类型来存储向量，包括：

• DenseVector ：存储密集向量，存储为浮点数组。
• SparseVector ：存储稀疏向量，存储为非嵌套类型的 JSON 对象，键是向量的索引，值是向量的值。

对于图片向量，我们选择使用 SparseVector 来存储，因为它可以有效地存储稀疏向量，并且在查询时可以提供更好的性能。

为了将图片向量存储到 ES 中，我们需要创建一个索引。索引的字段类型需要设置为 SparseVector。

PUT /my-index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "image_vector": {
        "type": "sparse_vector",
        "dims": 4096
      }
    }
  }
}

现在，我们可以使用以下代码将图片向量存储到 ES 中：

client.index({
  index: "my-index",
  id: "my-image-id",
  body: {
    "image_vector": {
      "values": [0.1, 0.2, 0.3, ...]
    }
  }
})

检索图片向量

为了检索与查询图片相似的图片，我们需要计算查询图片的特征向量与存储在 ES 中的图片向量的相似性。

ES 提供了多种相似性度量方法来计算向量的相似性，包括：

• 欧几里得距离 ：计算两个向量之间的欧几里得距离。
• 余弦相似度 ：计算两个向量之间的余弦相似度。

对于图片向量，我们选择使用余弦相似度来计算相似性，因为它可以更有效地衡量图片之间的相似性。

为了检索与查询图片相似的图片，我们可以使用以下代码：

client.search({
  index: "my-index",
  body: {
    "query": {
      "knn": {
        "image_vector": {
          "vector": [0.1, 0.2, 0.3, ...],
          "k": 10
        }
      }
    }
  }
})

这段代码将检索出与查询图片最相似的 10 张图片。

优化检索速度和准确性

为了提升检索速度和准确性，我们可以使用以下技巧：

• 优化索引设置 ：我们可以调整索引的设置来优化检索速度和准确性。例如，我们可以设置分片数、副本数、刷新间隔等参数来优化索引的性能。
• 使用倒排索引 ：我们可以使用倒排索引来加速检索速度。倒排索引可以帮助我们快速找到与查询图片相似的图片。
• 使用向量聚类 ：我们可以使用向量聚类来将图片向量聚类成不同的组。这可以帮助我们减少检索的范围，从而提高检索速度。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用 ES 和 VGG16 模型构建一个强大的图片向量相似检索服务。我们介绍了如何存储和检索图片向量，并提供了一些优化技巧来提升检索速度和准确性。希望这篇文章能够帮助你构建自己的图片向量相似检索服务。