Googleイメージ検索エンジンの構築方法は以下の通りです。

Google Photosがあまりにも制限的になっていますか？

Google画像検索は、テキストまたは画像クエリを入力し、関連する画像のランク付けされたリストを提示する検索エンジンです。テキストを入力に使用する場合、画像がテキストによって適切に記述されていることを確認したいと考えています。一方、画像を入力に使用する場合、最も類似した画像を提示したいと考えています。

この問題をランキング問題として定式化できます。入力として2つの画像を受け取り、類似度スコアを返すモデルが必要です。そのモデルを使用して、類似度スコアに基づいて画像をランク付けできます。典型的なモデリングアプローチは、画像のベクトル表現（埋め込み）を学習し、類似度メトリックを計算するモデルを使用することです。画像の特徴を抽出して画像のベクトル表現を学習するモデルが必要であり、テキストの特徴を抽出してテキスト入力のベクトル表現を学習するモデルが必要です。画像モデルとテキストモデルを共同でトレーニングする必要があります。ベクトル表現が意味的に整列されるようにする必要があります。

高速な検索を実現するために、既存の画像を保存し、類似した画像を迅速に検索する方法が必要です。画像をベクトル表現にエンコードしているため、ベクトルデータベースに画像をインデックスすることが論理的です。インデックス作成パイプラインは、元の画像をベクトル表現に変換し、それをベクトルデータベースにインデックスします。

ユーザーがテキストまたは画像クエリを入力すると、画像のリストを返す必要があります。埋め込み生成サービスは、入力クエリの埋め込みエンコードを生成します。埋め込みクエリは、クエリの最も近い隣接点を返すベクトルデータベースに送信されます。再ランキングサービスは、埋め込み生成モデルよりも優れたモデルを使用して最も近い隣接点を再ランクするために主に使用されます。ユーザー固有のデータを使用して、ランキングを特定のユーザーに合わせてパーソナライズすることができます。結果のリストは画像IDのリストであり、実際の画像をユーザーに返すために画像ストアに送信されます。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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