应用场景

典型场景

在目前大部分的 AI 应用场景下,都可以使用 Milvus 来搭建智能应用系统:

  • 图片识别

    以图搜图,通过图片检索图片。具体应用例如:车辆检索和商品图片检索等。

  • 视频处理

    针对视频信息的实时轨迹跟踪

  • 自然语言处理

    基于语义的文本检索和推荐,通过文本检索近似文本。

  • 声纹匹配,音频检索。
  • 文件去重,通过文件指纹去除重复文件。

典型架构

Milvus做特征向量检索时典型应用架构如下:

MilvusApplication

非结构化数据(图像/视频/文字/音频等)首先通过特征提取模型产生特征向量,然后存入Milvus数据库系统。查询的时候,待查询的非结构化数据,也需要通过特征提取模型,提取特征向量。然后用该向量到Milvus中已存入的向量集里,查询匹配度最高的向量集合。最后,使用返回的向量ID,找到对应非结构化数据,结合上层应用,实现对应功能。

案例 1 - 个性化推荐系统

背景

互联网时代个性化推荐已经渗透到人们生活的方方面面,例如常见的“猜你喜欢”、“相关商品”等。目前很多成功的手机 APP 都引入了个性化推荐算法,实时精准地把握用户兴趣,推荐他们最感兴趣的内容。例如,新闻类的有今日头条新闻客户端、网易新闻客户端等;商品广告类的有拼多多、微信等。Milvus 向量分析可以帮助您实现上述个性化推荐系统。

用户需求

基于用户画像推荐个性化内容

实现方案

以个性化广告内容推荐为例,Milvus 实现架构如下:

Recommendation

具体实现步骤为:

  1. 分析用户数据,找出关键词,构建相应用户画像。

    通过分析用户历史浏览数据,从中提取关键词,构建相应的用户画像。例如,某用户浏览了多条美容护肤产品或关注了相关公众号,浏览内容中包含了美容文章、护肤产品、防晒、美白等关键词,通过这些关键词可以得出该用户是一个热衷美容护肤的人。

  2. 将用户关键词转换为向量,并将它们导入 Milvus,得到用户特征向量。
  3. 基于用户特征向量,结合逻辑回归模型,将用户感兴趣的广告推荐给用户。

    1)Milvus 可以从互联网检索出前100条用户没有浏览过的广告,但是这100条广告却是该用户最感兴趣的广告。 2)从这100条广告中提取每条广告的关键词和点击率。 3)根据逻辑回归模型(该模型来自于用户以往的浏览的历史记录中),将用户感兴趣的广告推荐给用户。

案例 2 - 商品属性提取与多模搜索

背景

为了方便买家更好地了解商品,电商卖家通常需要提供商品照片、标注商品类别和属性。随着商品种类的增加,将积累大量的图片素材。如果不能很好地管理这些图片,则容易出现找不到之前已经准备好的图片,需要重新拍摄的情况。

用户需求

管理商品图片。根据关键词,对相似图片进行多模搜索。比如,搜索与目标图片最相似,且最近畅销度最高的所有商品图片。

实现方案

Milvus 主要通过以下步骤实现商品属性提取与多模搜索:

  1. 将商品图片转化为向量。
  2. 连同其它商品数据如价格、上市日期、卖出件数等结构化数据一并存入 Milvus。
  3. 启动多模检索,并指定搜索范围为“卖出件数最多的商品”。
  4. 在最畅销商品图片中中搜索出相似度最高的图片。

案例 3 - 视频去重

背景

如今,在线商品交易已经成为人们购物的日常,在诸如淘宝、咸鱼等商品交易平台上,卖家可以通过商品视频来更全面直观地向顾客展示商品。但与此同时也出现了一些视频拷贝、抄袭等不好的现象。其中一种解决方案时通过向量检索视频相似性,进而判断视频是否重复。

以二手商品交易平台闲鱼为例,根据其当前商品规模及业务发展的预估,闲鱼向量检索系统需支持检索亿级别平均时长为20秒,每秒向量维度是1024维的视频。

用户需求

去除重复视频

实现方案

视频去重本质是高维向量检索,Milvus 主要通过以下步骤实现:

  1. 视频向量化

    将视频数据按照一定的算法转换为向量,转换算法决定了向量表达原始视频数据的准确性。

  2. 计算向量距离

    将视频转化为向量之后,计算视频的相似性就相当于计算向量的相似性。可以通过计算夹角余弦、欧氏距离和向量内积等方式计算向量间的距离。

  3. 向量检索

    通过基于树的算法,哈希算法,矢量量化等,对向量进行检索,找出与目标向量(目标视频)相似度最高的向量。

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