搜图识图如何部署
要部署搜图识图服务，您需要准备以下步骤：
数据集准备：收集并整理您的图像数据集，确保每个类别都有足够数量的样本。
模型选择：选择适合您任务的图像识别模型，例如经典的卷积神经网络（CNN）结构，如ResNet、Inception等。
训练模型：使用您准备好的数据集对所选模型进行训练，以便模型能够学习识别图像的特征。
部署模型：训练完成后，您可以将模型部署到生产环境中。您可以选择将模型部署到基于云的服务提供商平台（如AWS、Azure等），或者自建服务器上。
API开发：如果您要提供搜图识图的API服务，您还需要开发相应的API接口，以便用户可以上传图像并获得识别结果。
测试和验证：在正式上线之前，务必对搜图识图系统进行充分的测试和验证，确保它可以正确识别不同类型的图像。
通过以上步骤，您就可以成功部署搜图识图服务，为用户提供准确、便捷的图像识别功能。
技术干货
使用 Neo4j 和 Milvus 搭建 GraphRAG Agent
本文详细介绍了如何使用 Neo4j 图数据库和 Milvus 向量数据库搭建 GraphRAG Agent。这个 Agent 通过结合图数据库和向量搜索的强大功能，能够提供准确且与用户查询十分相关的答案。在本文示例中，我们将使用 LangGraph、Llama 3.1 8B 配合 Ollama 和 GPT-4o。
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
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