Как

Поиск электронной коммерции с искусственным интеллектом без кода менее чем за 30 минут

У Amazon есть поиск по картинке. Теперь вы тоже можете.

Итак, у Amazon есть довольно крутая функция, где вы можете сфотографировать свою любимую одежду, чтобы найти похожую одежду в их магазине. Или приливные стручки. Или плюшевых мишек. Или подушки Николаса Кейджа. Вы поняли суть.

Несправедливо, что такие технологии есть только у таких компаний, как Amazon. Поиск изображений должен быть не только для миллиардеров, у которых денег больше, чем у Бога!

Итак, как нам создать собственную поисковую систему изображения в изображение? И, что более важно, как мы можем это сделать, не вкладывая в это часы инженерного таланта? Есть ли способ без кода?

Это именно то, что мы собираемся построить здесь, с Jina NOW. О, и помимо изображения в изображение, это также подойдет:

  • Текст к изображению
  • Веб-камера для изображения
  • Текст в текст

И вы можете настроить все это менее чем за 30 минут с помощью всего двух команд CLI:

Шаг 1. Установите требования

Только одно требование для установки. В вашем терминале:

pip install jina-now

(конечно, мы рекомендуем сначала настроить виртуальную среду.)

Шаг 2: Запустите программу

jina-now start

Как только вы это сделаете, выберите несколько пунктов меню, откиньтесь на спинку кресла и наблюдайте, как работает ваша поисковая система! У вас будут варианты:

  • Загрузите набор данных по вашему выбору (помимо моды есть искусство, NFT, птицы, данные медицинских изображений и многое другое) или используйте свои собственные данные
  • Позволяет выбрать уровень качества/скорости
  • Позволяет выполнять развертывание локально или на движке Google Kubernetes (скоро появятся другие поставщики).
  • Позвольте вам запустить песочницу, чтобы выполнять все вычисления в облаке, экономя вычислительную мощность. Или просто запустите локально, если вам это нравится

В зависимости от вашего выбора он будет:

  • Кодировать все данные с помощью CLIP
  • Тонкая настройка модели CLIP с помощью Finetuner для вашего конкретного набора данных
  • Разверните Jina Flow на своем компьютере или в кластере Kubernetes с конечными точками RESTful.
  • Предоставление интерфейса браузера для поиска

А что касается части «до 30 минут»? Я рассчитал это с помощью time jina-now start :

jina-now start  606.35s user 17.89s system 37% cpu 27:39.99 total

Видеть? Свободное время!

Следующие шаги

Это отлично подходит для демонстрации возможностей нейронного поиска. Но если вы действительно хотите запачкать руки, посмотрите специальную демонстрацию поиска модной одежды, которая также предлагает:

  • Более простой самостоятельный хостинг через Docker Compose.
  • Возможности фасетного поиска через фильтрацию по тегам, ценовым диапазонам и т.д.

Репозиторий полностью открыт для вас, чтобы вы могли клонировать, разветвлять и изменять его по своему усмотрению.



GitHub — jina-ai/example-multimodal-fashion-search: введите текст или изображение, получите соответствующее изображение…
Мультимодальный поиск позволяет использовать один тип данных (в в данном случае текст) для поиска данных другого типа (в данном случае…github.com



Узнайте больше о Джине СЕЙЧАС

Вы также можете прочитать больше в записи блога о выпуске:



Jina NOW → Однострочный нейронный поиск
Jina NOW — это первое в мире решение без кода, которое позволяет создавать и развертывать мультимодальный нейронный поиск за…medium.com



Рекомендации