Google Cloud ermöglicht es Unternehmen, die Art und Weise, wie wir mit visuellen Daten interagieren, durch die Leistungsfähigkeit von Bild-Embeddings und Vektorsuche zu revolutionieren. Dieser Ansatz ermöglicht es, Produkte nicht nur anhand von Schlüsselwörtern, sondern auch anhand ihrer visuellen Ähnlichkeit zu suchen, was das Online-Shopping intuitiver und effizienter macht.
Die Magie der Bild-Embeddings
Bild-Embeddings wandeln Bilder in numerische Darstellungen (Vektoren) in einem hochdimensionalen Raum um. Semantisch ähnliche Bilder liegen in diesem Raum näher beieinander. Dies ermöglicht leistungsstarke Vergleiche und Suchen, die über einfache Metadaten hinausgehen.
- Erstellung eines Modells: Ein Modell namens
image_embeddings_modelwird unter Verwendung des Endpunktsmultimodalembedding@001im Datensatzimage_embeddingerstellt. - Erstellung einer Objekttabelle: Eine externe Tabelle
external_images_tablewird erstellt, die auf Bilder in einem Google Cloud Storage-Bucket verweist. - Generierung von Embeddings: Embeddings für die Bilder werden mit dem erstellten Modell generiert und in der Tabelle
dress_embeddingsgespeichert.
Entfesselung der Vektorsuche
Mit den generierten Bild-Embeddings kann die Vektorsuche verwendet werden, um Artikel anhand der Ähnlichkeit ihrer Embeddings zu finden. Dies ermöglicht die Suche sowohl über Textbeschreibungen als auch über andere Bilder.
- Textsuche: Die Funktion
VECTOR_SEARCHin BigQuery wird verwendet, um nach einem "Blauen Kleid" zu suchen. Der Text wird in einen Vektor umgewandelt, um ähnliche Vektoren abzurufen. - Bildsuche: Ein Testbild wird in einen Vektor umgewandelt und dann verwendet, um visuell ähnliche Kleider in der
dress_embeddings-Tabelle zu finden.
Die Ergebnisse zeigen die Fähigkeit, visuell ähnliche Artikel basierend auf einem Eingabebild zu finden, was die Benutzererfahrung verbessert und die Genauigkeit erhöht.
Vorteile der KI-gestützten Kleidersuche
- Verbessertes Benutzererlebnis: Visuelle Suche bietet eine intuitivere und effizientere Möglichkeit für Benutzer, das Gesuchte zu finden.
- Verbesserte Genauigkeit: Bild-Embeddings ermöglichen die Suche nach visueller Ähnlichkeit und liefern relevantere Ergebnisse als die traditionelle Stichwortsuche.
- Gesteigerte Verkäufe: Durch die Erleichterung der Produktsuche für Kunden kann die KI-gestützte Kleidersuche Konversionen steigern und den Umsatz fördern.
Über die Kleidersuche hinaus
Die Kombination von Bild-Embeddings mit den Datenverarbeitungsfunktionen von BigQuery ermöglicht innovative KI-gestützte Lösungen. Anwendungsfälle reichen von E-Commerce und Produktempfehlungen bis hin zur Inhaltsmoderation und Erkennung von Urheberrechtsverletzungen.
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