基于Milvus的多模态检索系统
时间: 2024-05-18 14:07:35 浏览: 13
基于 Milvus 的多模态检索系统可以实现对多种类型数据的检索,例如图像、文本、语音等。下面是一个简单的演示:
1. 首先,需要安装 Milvus 和相应的 Python SDK:
```shell
pip install pymilvus==2.0.0rc5
pip install opencv-python==4.5.1.48
pip install Pillow==8.2.0
pip install grpcio==1.32.0
pip install grpcio-tools==1.32.0
```
2. 接下来,我们需要准备一些数据。这里以图像为例,将一些图像文件存储在本地文件夹中。
3. 然后,我们需要将这些图像向量化,并将它们插入到 Milvus 中。这里使用 ResNet50 模型提取图像特征,并使用 Milvus Python SDK 将特征向量插入到 Milvus 中。
```python
import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from milvus import Milvus, IndexType, MetricType, Status
# 连接 Milvus
milvus = Milvus(host='localhost', port='19530')
# 创建 collection
collection_name = 'image_collection'
if collection_name in milvus.list_collections():
milvus.drop_collection(collection_name)
milvus.create_collection(collection_name, {'fields': [
{'name': 'id', 'type': 'int64', 'is_primary': True},
{'name': 'embedding', 'type': 'float', 'params': {'dim': 2048}}
], 'segment_row_limit': 4096, 'auto_id': False})
# 加载 ResNet50 模型
model = cv2.dnn.readNetFromTorch('resnet50.t7')
model.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)
model.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CPU)
# 提取图像特征并插入到 Milvus 中
data_path = 'image_data'
for i, file_name in enumerate(os.listdir(data_path)):
file_path = os.path.join(data_path, file_name)
img = cv2.imread(file_path)
img = cv2.resize(img, (224, 224))
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1, (224, 224), (104, 117, 123))
model.setInput(blob)
embedding = model.forward().flatten()
status, ids = milvus.insert(collection_name=collection_name, records=[
{'id': i, 'embedding': embedding.tolist()}
])
print(f'Insert image {file_name} with id {ids[0]}')
# 创建索引
milvus.create_index(collection_name, IndexType.IVF_FLAT, {'nlist': 128})
```
4. 现在,我们已经将图像向量化并插入到 Milvus 中了。接下来,我们可以使用 Milvus 的向量相似度搜索功能来实现多模态检索。这里以图像检索为例,给定一张查询图像,我们可以使用同样的方式提取其特征向量,并在 Milvus 中搜索与其相似的图像。
```python
# 加载查询图像
query_path = 'query_image.jpg'
query_img = cv2.imread(query_path)
query_img = cv2.resize(query_img, (224, 224))
query_blob = cv2.dnn.blobFromImage(query_img, 1, (224, 224), (104, 117, 123))
# 提取查询图像特征
model.setInput(query_blob)
query_embedding = model.forward().flatten()
# 在 Milvus 中搜索相似的图像
search_param = {'nprobe': 16}
status, results = milvus.search(collection_name, query_embedding.tolist(), 10, search_params=search_param)
print(f'Search results: {results}')
```
以上就是一个简单的基于 Milvus 的多模态检索系统的演示。除了图像检索,我们也可以使用类似的方式实现文本、语音等多种类型数据的检索。