Поиск сходства изображений и текста | CLIP + FAISS + Milvus

Узнайте, как создать систему поиска сходства изображений и текста в разных модальностях, используя эмбеддинги CLIP, FAISS и Milvus. Этот практический проект демонстрирует, как современные системы искусственного интеллекта понимают и сопоставляют изображения с запросами на естественном языке.

Этот проект идеально подходит для разработчиков, создающих системы визуального поиска, многомодальные приложения ИИ и реальные системы компьютерного зрения, используемые в электронной коммерции, СМИ и корпоративных платформах.

🚀 Что вы будете создавать:

• Конвейер встраивания изображений и текста с использованием CLIP
• Поиск сходства между различными модальностями на наборе данных COCO
• Быстрый векторный поиск с помощью FAISS
• Масштабируемое векторное индексирование с помощью Milvus

🛠️ ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИНСТРУМЕНТЫ:

• CLIP – Объединенная модель встраивания изображений и текста
• FAISS – Высокоскоростной механизм поиска сходства
• Milvus – Масштабируемая векторная база данных для производства
• OpenCV – Предварительная обработка и обработка изображений
• Python – Основной язык реализации

👨‍💻 ДЛЯ КОГО ЭТО ПРЕДНАЗНАЧЕНО?


• Инженеры по ИИ/машинному обучению, создающие многомодальные системы поиска
• Разработчики, работающие над визуальным и семантическим поиском
• Студенты, изучающие компьютерное зрение и интеграцию обработки естественного языка (NLP)
• Соискатели, добавляющие опыт работы с многомодальным ИИ в свое резюме

📝 РАЗДЕЛЫ ПРОЕКТА:

0:00 – Введение и обзор многомодального поиска
3:20 – Архитектура CLIP и встраивания
8:40 – Индексирование изображений и текста с помощью FAISS
15:10 – Поиск сходства на наборе данных COCO
22:30 – Индексирование Milvus и масштабируемый вывод
33:40 – Заключительные мысли и советы по оптимизации

🔗 РЕСУРСЫ И ССЫЛКИ:

https://www.udemy.com/course/generati...

🔖 Хэштеги

#GenerativeAI #CLIP #VectorSearch #FAISS #Milvus
#MultimodalAI #ComputerVision #AIProjects
#AIEngineer #MachineLearning #AIDevelopment
#LearnAI #ScratchLearn #BuildInPublic