openai-cookbook自定义Embedding：图像Embedding搜索技术
在当今的AI应用中，图像识别和搜索技术正变得越来越重要。然而，传统的基于文本的搜索方法在处理图像时往往力不从心。openai-cookbook提供了一种创新的解决方案——自定义图像Embedding搜索技术，它能够直接将图像转换为向量表示，从而实现高效准确的图像搜索。本文将详细介绍这一技术的实现过程和应用场景。
技术原理
多模态RAG架构
自定义图像Embedding搜索技术基于多模态RAG（检索增强生成）架构，该架构将图像模态与传统的文本模态相结合，通过CLIP（对比语言-图像预训练）模型将图像转换为向量表示，然后使用FAISS（Facebook AI相似性搜索）库构建向量数据库，实现高效的图像相似度搜索。
CLIP模型由OpenAI开发，能够同时处理图像和文本数据，并将它们映射到同一个向量空间中。这使得我们可以直接比较图像之间的相似度，而无需先将图像转换为文本描述，从而避免了信息损失和歧义。
图像Embedding生成流程
图像Embedding的生成过程主要包括以下几个步骤：
- 图像预处理：对输入图像进行标准化、 resize 等操作，使其符合CLIP模型的输入要求。
- 特征提取：使用CLIP模型的图像编码器将预处理后的图像转换为固定维度的向量表示。
- 向量存储：将生成的图像向量存储到FAISS向量数据库中，以便后续的相似度搜索。
实现步骤
环境准备
首先，我们需要安装必要的依赖包。以下是主要的依赖项：
- clip：用于加载CLIP模型和图像预处理
- torch：PyTorch深度学习框架
- pillow：图像处理库
- faiss-cpu：向量搜索库
- numpy：数值计算库
- openai：OpenAI API客户端
安装命令如下：
%pip install clip
%pip install torch
%pip install pillow
%pip install faiss-cpu
%pip install numpy
%pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git
%pip install openai
加载CLIP模型
接下来，我们需要加载CLIP模型和对应的图像预处理函数。这里我们使用ViT-B/32模型，它是一个轻量级但性能良好的模型。
import torch
import clip
from PIL import Image
# 选择运行设备（CPU或GPU）
device = "cpu"
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)
构建图像Embedding数据库
图像路径获取
首先，我们需要获取图像数据库中所有图像的路径。以下是一个简单的函数，用于遍历指定目录并收集所有JPEG图像的路径：
import os
from typing import List
def get_image_paths(directory: str, number: int = None) -> List[str]:
image_paths = []
count = 0
for filename in os.listdir(directory):
if filename.endswith('.jpeg'):
image_paths.append(os.path.join(directory, filename))
if number is not None and count == number:
return [image_paths[-1]]
count += 1
return image_paths
# 获取图像数据库中所有JPEG图像的路径
direc = 'image_database/'
image_paths = get_image_paths(direc)
图像特征提取
接下来，我们需要将图像转换为Embedding向量。以下函数使用CLIP模型提取图像特征：
import numpy as np
def get_features_from_image_path(image_paths):
images = [preprocess(Image.open(image_path).convert("RGB")) for image_path in image_paths]
image_input = torch.tensor(np.stack(images))
with torch.no_grad():
image_features = model.encode_image(image_input).float()
return image_features
# 提取所有图像的特征
image_features = get_features_from_image_path(image_paths)
构建FAISS向量数据库
使用FAISS库构建向量数据库，以便进行高效的相似度搜索：
import faiss
# 创建FAISS索引并添加图像特征向量
index = faiss.IndexFlatIP(image_features.shape[1])
index.add(image_features)
图像相似度搜索
查询图像预处理
对于用户输入的查询图像，我们需要进行与数据库图像相同的预处理和特征提取：
# 用户查询图像路径
query_image_path = 'train1.jpeg'
# 提取查询图像的特征
query_image_features = get_features_from_image_path([query_image_path])
相似度搜索
使用FAISS索引进行相似度搜索，获取最相似的图像：
# 搜索最相似的2张图像
k = 2
distances, indices = index.search(query_image_features.reshape(1, -1), k)
# 整理搜索结果
indices_distances = list(zip(indices[0], distances[0]))
indices_distances.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
结果展示
展示搜索到的相似图像：
import matplotlib.pyplot as plt
# 显示查询图像
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, k+1, 1)
plt.imshow(Image.open(query_image_path))
plt.title("Query Image")
plt.axis('off')
# 显示相似图像
for i, (idx, distance) in enumerate(indices_distances):
similar_image_path = get_image_paths(direc, idx)[0]
plt.subplot(1, k+1, i+2)
plt.imshow(Image.open(similar_image_path))
plt.title(f"Similar Image {i+1}\nDistance: {distance:.2f}")
plt.axis('off')
plt.show()
结合GPT-4V进行图像理解
虽然CLIP模型可以找到相似图像，但要理解图像内容并回答具体问题，我们还需要结合GPT-4V（GPT-4 Vision）模型。以下是一个使用GPT-4V分析图像内容的示例：
import base64
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
def encode_image(image_path):
with open(image_path, 'rb') as image_file:
return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
def image_query(query, image_path):
base64_image = encode_image(image_path)
response = client.chat.completions.create(
model='gpt-4-vision-preview',
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": query},
{
"type": "image_url",
"image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}
}
]
}
],
max_tokens=300
)
return response.choices[0].message.content
# 使用GPT-4V分析相似图像
similar_image_path = get_image_paths(direc, indices_distances[0][0])[0]
question = "What is the capacity of this device?"
answer = image_query(question, similar_image_path)
print(answer)
应用场景
产品识别与推荐
自定义图像Embedding搜索技术可以应用于电商平台的产品识别与推荐。用户上传产品图像后，系统可以快速找到相似产品，并提供详细信息和推荐。
企业知识库管理
在企业知识库中，大量的技术文档和产品手册包含图像内容。使用该技术可以实现图像的快速检索，帮助员工更高效地获取所需信息。
医学图像分析
在医疗领域，该技术可以用于医学图像的相似病例检索，帮助医生进行诊断和治疗方案制定。
总结与展望
自定义图像Embedding搜索技术通过结合CLIP模型和FAISS向量数据库，实现了高效准确的图像相似度搜索。该技术避免了传统方法中图像到文本转换的信息损失，提高了搜索的准确性和效率。结合GPT-4V模型，还可以进一步实现对图像内容的深度理解和问答。
未来，我们可以通过以下方式进一步改进该技术：
- 模型微调：使用特定领域的图像数据对CLIP模型进行微调，提高领域内的图像识别准确率。
- 多模态融合：结合文本、音频等其他模态的信息，实现更全面的内容理解和检索。
- 实时处理优化：通过模型压缩、量化等技术，提高系统的处理速度，实现实时图像搜索。
通过不断优化和扩展，自定义图像Embedding搜索技术将在更多领域发挥重要作用，为用户提供更智能、更高效的服务。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
