🔍 多模态检索 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现多模态检索功能。多模态检索是一种能够通过文本描述查找图像（或反之）的技术，极大地提升了信息检索的灵活性和效率。
基本原理¶
多模态检索利用特殊的神经网络架构，将不同模态的数据（如文本和图像）映射到同一个向量空间中。在这个共享的向量空间中，语义相关的内容会彼此靠近，即使它们来自不同的模态。
这种技术依赖于像CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) 这样的多模态预训练模型，它们能够同时理解图像和文本，并建立它们之间的语义联系。
Transformers.js 让我们能够在浏览器中直接使用这些强大的多模态模型，无需复杂的后端设置。
交互式AI工具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现文本到图像检索的基本示例：
应用场景¶
- 智能图像搜索引擎: 让用户使用自然语言描述查找图像
- 跨模态内容检索: 在大型媒体库中通过一种模态搜索另一种模态的内容
- 电子商务产品搜索: 通过描述或图片查找相似商品
- 个性化推荐系统: 基于用户偏好的跨模态内容推荐
- 内容标记与分类: 自动为图像生成相关标签或将其分类
- 视觉问答系统: 回答关于图像内容的问题
高级应用¶
- 零样本图像检索: 即使没有针对特定类别的训练数据，也能搜索新概念的图像
- 多语言跨模态检索: 支持用多种语言描述查询图像
- 个性化检索模型: 基于用户行为和偏好调整检索结果
- 跨数据库搜索: 在多个图像数据库中进行统一搜索
- 多模态内容创建: 将多模态检索与生成模型结合，创建匹配文本描述的图像