AIGC｜一文揭秘如何利用MYSCALE实现高效图像搜索？

摘要

本期摘要讨论了基于矢量数据库MYSCALE实现图像搜索功能的方法。随着计算机视觉和深度学习的发展，图像搜索技术得到了显著增强。文章由陈卓敏，一位后端开发工程师和分布式数据库从业者分享。

01 MySCALE简介

MyScale是一个优化了AI应用程序的云数据库，以管理和支持AI应用的结构化和矢量化数据。它基于开源ClickHouse构建，提供了高性能的OLAP数据库架构，并通过使用SQL作为唯一编程语言，提供了通用可访问性。

02 实践演示

构建数据集

通过下载和处理数据、读取转换为Pandas dataframes、定义函数提取图像嵌入，并将数据转换为.parquet文件，步骤涉及数据集的构建和转换。此外，还提供了将数据填充到MYSCALE数据库的方法，包括创建表、上传数据以及创建矢量索引。

基于本地指定图片的相似图像搜索

展示了利用MyScale数据库和CLIP模型根据本地指定图像查找前K个相似图像的过程。通过定义函数提取图像特征，并运行数据库查询以找到最相似的图像，演示了图像搜索的实际应用。

陈卓敏通过这篇文章展示了图像搜索技术的实践过程，并鼓励对这项技术感兴趣的读者进行尝试。

结语

神州数码云基地编程大法为技术爱好者提供前沿的技术知识和原创技术内容，呼吁读者关注并获取最新的技术动态。