CLIP

在 上一篇文章中，我们深入探讨了搜索技术、以文搜图的概念，以及 CLIP 模型的基础。本篇将指导你快速构建一个“以文搜图”搜索服务原型，仅需5分钟。

为了演示，我们采用“搜萌宠”为例：在数以万计的萌宠图片中，帮助用户找到心爱的猫咪或狗狗。

现在，让我们快速演示成品效果。

以下是构建原型所需的关键组件：

1. 安装基础工具包和创建环境

2. 准备图片库数据

3. 将图片特征编码成向量

4. 创建向量库的索引

5. 查询文本的向量化

6. 实现查询功能

7. 使用 Gradio 打造交互式 demo

以下是具体步骤：

1. 安装依赖并创建 conda 环境

2. 下载并准备小型宠物图片库（如 ImageNet 数据集的子集）

3. 使用 Towhee 调用 CLIP 模型生成图片 Embedding 向量

4. 使用 Faiss 库构建图像 Embedding 向量索引

5. 查询文本向量化并实现读取图片功能

6. 使用 Gradio 创建交互界面，实现以文搜图功能

现在，你已经完成一个以文搜图的搜索服务原型。在真实环境中，数据量通常在千万级至十亿级，仅使用 Faiss 库可能无法满足性能、可扩展性和可靠性要求。在下篇文章中，我们将介绍使用 Milvus 向量数据库进行大规模向量的存储、索引和查询。