一、准备工作
- 安装与配置 Elasticsearch：
- 确保本地或服务器上有 Elasticsearch 7.0 以上版本。
- 配置好 ES，开启向量搜索功能。在
elasticsearch.yml中设置：xpack.ml.enabled: false
- 下载和配置 CLIP 模型：
- 下载 CLIP 模型（比如 OpenAI 提供的）：
- 安装 PyTorch 和 Hugging Face 相关依赖。
- 下载 CLIP 模型：
https://github.com/openai/CLIP - 测试 CLIP 是否正常运行，确保能将图像和文本转换为嵌入向量。
- 下载 CLIP 模型（比如 OpenAI 提供的）：
二、步骤 1：文本和图像编码
目标：将文本和图像转换为向量，并准备好存储到 Elasticsearch 中。
1.1. 文本编码
- 使用 CLIP 或其他文本处理模型，将输入的文本转换为一个固定维度的向量。
- 实现思路：使用 PyTorch 或 Hugging Face 的 Transformers 库调用 CLIP 模型，将输入文本编码为嵌入向量。
- 示例代码：
import clip import torch from PIL import Image model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device='cuda') text = ["a photo of a cat", "a photo of a dog"] text_inputs = clip.tokenize(text).to(device) with torch.no_grad(): text_features = model.encode_text(text_inputs)
1.2. 图像编码
- 使用 CLIP 将图像转换为嵌入向量。
- 实现思路：将图像通过 CLIP 的
encode_image方法转换为图像向量。 - 示例代码：
image = Image.open("cat.jpg") image_input = preprocess(image).unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image_input)
三、步骤 2：将向量存储到 Elasticsearch
目标：将文本和图像的向量存储到 Elasticsearch 索引中，准备好进行搜索。
2.1. 设计 Elasticsearch 索引
- 创建索引模板，包含向量字段（如
dense_vector类型）来存储图像和文本的嵌入向量。 - 示例创建索引的 REST 请求：
PUT /search_index { "mappings": { "properties": { "text_embedding": { "type": "dense_vector", "dims": 512 # CLIP 输出的文本向量维度 }, "image_embedding": { "type": "dense_vector", "dims": 512 # CLIP 输出的图像向量维度 } } } }
2.2. 将向量插入到 Elasticsearch
- 使用 Elasticsearch 的 Java 客户端 API，将文本和图像的向量分别插入到索引中。
- 示例代码（Java）：
// 构建 JSON 文档，包含向量数据 String document = "{" + "\"text_embedding\": [0.1, 0.2, 0.3, ...], " + "\"image_embedding\": [0.1, 0.2, 0.3, ...]" + "}"; // 使用 Elasticsearch 客户端插入文档 IndexRequest request = new IndexRequest("search_index").id("1").source(document, XContentType.JSON); IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
四、步骤 3：实现文本和图像的相似度搜索
目标：根据输入的文本或图像，找到与之相似的图像或文本。
3.1. 文本搜索（txt2image）
- 输入文本，使用 CLIP 编码为向量，并在 Elasticsearch 中进行向量相似度搜索。
- 示例代码：
// 输入文本 String queryText = "a photo of a dog"; // 将文本转换为向量（可以调用 PyTorch 后端服务来获取向量） float[] textVector = getTextEmbedding(queryText); // 调用 CLIP API 获取向量 // 构建查询请求 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("search_index"); SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery() .should(QueryBuilders.scriptScoreQuery(QueryBuilders.matchAllQuery(), new Script("cosineSimilarity(params.query_vector, 'text_embedding') + 1.0") .params(Map.of("query_vector", textVector))) ) ); searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行查询 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
3.2. 图像搜索（image2image）
- 输入图像，使用 CLIP 将图像转换为向量，并在 Elasticsearch 中进行向量相似度搜索。
- 示例代码：
// 输入图像并提取图像嵌入向量 float[] imageVector = getImageEmbedding(image); // 调用 CLIP API 获取向量 // 构建查询请求 SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("search_index"); SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery() .should(QueryBuilders.scriptScoreQuery(QueryBuilders.matchAllQuery(), new Script("cosineSimilarity(params.query_vector, 'image_embedding') + 1.0") .params(Map.of("query_vector", imageVector))) ) ); searchRequest.source(searchSourceBuilder); // 执行查询 SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
五、步骤 4：返回搜索结果
目标：将 Elasticsearch 返回的结果进行格式化，提供给前端。
4.1. 格式化返回结果
- 将 Elasticsearch 查询结果中的图像路径或其他信息返回给前端。
- 示例：
SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits(); for (SearchHit hit : hits) { // 获取匹配的图像或文本数据 String imagePath = hit.getSourceAsMap().get("image_path").toString(); System.out.println("Found image: " + imagePath); }
六、步骤 5：集成前端（可选）
如果需要将这个搜索功能展示给用户，可以通过 Java 后端提供 API 接口，前端使用 React 或其他框架来展示搜索结果。
总结
这个技术路径的核心是：
- 使用 CLIP 将文本和图像转换为向量。
- 将向量存储到 Elasticsearch，支持 dense_vector 类型进行高效存储和查询。
- 使用 Elasticsearch 提供的向量相似度查询功能来实现 txt2image 和 image2image 搜索。
开发人员只需要关注数据流的实现，确保向量的提取与存储的准确性以及查询的高效性。通过这种方式，开发者可以快速实现跨模态搜索，且一周内完成开发和测试。
