怎么部署以图搜图怎么用
要部署以图搜图的功能，您可以考虑使用图像识别和检索的技术。以下是一般步骤：
收集数据：首先需要建立具有标签的图像数据库，这些标签可以是图像的主题、内容或其他特征。
特征提取：使用图像处理算法提取每个图像的特征向量，以便将图像转换为可比较的数据。
建立索引：将特征向量存储到数据库中，并建立索引以便快速检索。
查询图像：当用户上传一张图像时，提取其特征向量并与数据库中的图像特征向量进行比较。
返回结果：返回与上传图像相似度最高的图像或图像列表。
对于如何使用以图搜图功能，用户可以通过上传一张图像或者输入关键词来搜索相关的图片。系统会返回与上传的图像相似的图片或者包含指定关键词的图片。用户可以浏览返回的图片结果，并选择查看详情或者下载相关图片。
如果您需要更加具体的技术指导或者搭建建议，请告诉我您更详细的需求，我会尽力提供更多帮助。
技术干货
如何在亚马逊EKS上部署开源Milvus向量数据库
生成性人工智能（GenAI）的兴起，特别是大型语言模型（LLMs），极大地激发了人们对向量数据库的兴趣，确立了它们在GenAI生态系统中作为重要组成部分的地位。结果，向量数据库在越来越多的用例中被采用。
2024-11-16
技术干货
手把手教程：如何在 Kubernetes 上部署 Milvus
本教程将为您提供清晰的分步骤讲解，介绍如何使用 Milvus Operator 在 Kubernetes 上部署 Milvus。
2024-11-15
技术干货
从 CLIP 到 JinaCLIP：搜索和多模态 RAG 中的通用 文本-图像表示学习
在最近由 Zilliz 主办的非结构化数据 Meetup 上，Jina AI 的工程经理 Bo Wang 向我们介绍了模态 Gap 问题的复杂性并探讨了从 OpenAI 的 CLIP 模型到 JinaCLIP 的转变。本文将回顾他的一些主要观点，并上手搭建一个多模态相似性搜索系统。搭建这个系统的过程中，我们将使用 JinaCLIP 生成多模态 Embedding，并使用 Milvus 向量数据库存储和检索与查询向量相似的数据。
2024-11-15