释放电子商务潜能：利用 PostgreSQL 实现智能图像搜索

2022-11-16 15:07:12

图像搜索的革命：释放 PostgreSQL、AI 和向量数据库的力量

在现代电子商务领域，便捷准确的搜索体验已成为提高客户满意度和销售转化的关键。文本搜索虽然是传统的解决方案，但图像搜索正迅速崛起，成为解决其局限性的理想方法。借助 AI 的强大功能和向量数据库的创新技术，我们现在可以构建智能图像搜索引擎，彻底改变客户的购物体验。

PostgreSQL：坚不可摧的基础

PostgreSQL 是我们解决方案的基石，它是一款经久考验且可靠的关系型数据库。凭借其强大的扩展能力和稳定的架构，PostgreSQL 可以轻松处理海量的图像数据。它的索引和查询优化技术确保了快速而有效的搜索响应，使客户能够在眨眼间找到他们正在寻找的产品。

SageMaker：AI 赋能

Amazon SageMaker 是一个强大的机器学习平台，使我们能够构建、训练和部署图像特征提取模型。这个模型的作用是分析图像，从中提取有价值的特征，并将它们存储在向量数据库中。这些特征向量成为图像语义的数字表示，使搜索引擎能够深入理解图像内容。

pgvector：向量数据库利器

pgvector 是一个 PostgreSQL 扩展，为 PostgreSQL 引入了向量数据库功能。向量数据库专门用于存储和检索多维数据，如图像特征向量。pgvector 使我们能够高效地存储和搜索这些向量，并利用向量相似性查找与用户查询最匹配的图像。

小语言模型：语义理解的桥梁

小语言模型是我们解决方案中的语言学家，它可以理解和生成人类语言。它处理用户上传的图片说明或产品信息，将其转换为向量形式。通过这种方式，我们可以将文本查询与图像特征向量匹配，为用户提供语义上相关的搜索结果。

实施指南：循序渐进

实施我们的图像搜索解决方案包括以下步骤：

构建图像特征提取模型： 使用 SageMaker 构建一个模型，从图像中提取有意义的特征。
存储图像特征向量： 利用 pgvector 将图像的特征向量存储在 PostgreSQL 中。
处理用户查询： 使用小语言模型处理用户输入的图片说明或产品，并将其转换为向量形式。
搜索匹配的图像： 使用 pgvector 在图像特征向量中搜索与用户查询向量最匹配的图像。
返回搜索结果： 将搜索结果返回给用户，展示与他们的查询最相关的图像。

代码示例：揭秘技术

# 使用 SageMaker 构建图像特征提取模型
sagemaker_model = sagemaker.ImageClassifier(
    role=sagemaker_role,
    train_instance_count=1,
    train_instance_type="ml.p2.xlarge",
    hyperparameters={
        "feature_dim": 128,
        "learning_rate": 0.001,
        "epochs": 10
    }
)

# 使用 pgvector 存储图像特征向量
pgvector_connection = psycopg2.connect(
    host="localhost",
    port=5432,
    database="mydb",
    user="postgres",
    password="mypassword"
)

pgvector_cursor = pgvector_connection.cursor()

pgvector_cursor.execute(
    "CREATE EXTENSION pgvector"
)

pgvector_cursor.execute(
    "CREATE TABLE images (
        id SERIAL PRIMARY KEY,
        image_bytes BYTEA,
        features VECTOR
    )"
)

# 处理用户查询
user_query = "cat"

user_query_vector = small_language_model.encode(user_query)

# 搜索匹配的图像
pgvector_cursor.execute(
    "SELECT id, features FROM images WHERE features @@ user_query_vector"
)

search_results = pgvector_cursor.fetchall()

# 返回搜索结果
for image_id, features in search_results:
    print(f"Image ID: {image_id}")
    print(f"Features: {features}")

# 关闭数据库连接
pgvector_connection.close()