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画像検索の例

この例では、TiDB のベクトル検索機能とマルチモーダル埋め込みモデルを組み合わせて、画像検索アプリを構築する方法を紹介します。

わずか数行のコードで、テキストと画像の両方を理解できる検索システムを作成できます。

  • テキストから画像への検索: 「fluffy orange cat」のように、自然言語で欲しいものを説明してペットの写真を検索します
  • 画像から画像への検索: 写真をアップロードして、品種、色、ポーズなどが視覚的に似ているペットを検索します

PyTiDB Image Search Demo

マルチモーダル埋め込みによるペット画像検索

前提条件

開始する前に、以下を用意してください。

  • Python (>=3.10): Python 3.10 以降をインストールします。
  • TiDB Cloud Starter インスタンス: TiDB Cloud で無料の TiDB Cloud Starter インスタンスを作成できます。
  • Jina AI APIキー: Jina AI Embeddings から無料の APIキーを取得できます。

実行方法

Step 1. pytidb リポジトリをクローンする

pytidb は TiDB の公式 Python SDK であり、開発者が AI アプリケーションを効率的に構築できるよう設計されています。

git clone https://github.com/pingcap/pytidb.git
cd pytidb/examples/image_search/

Step 2. 必要なパッケージをインストールする

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r reqs.txt

Step 3. 環境変数を設定する

  1. TiDB Cloud コンソールで My TiDB ページに移動し、対象の TiDB Cloud Starter インスタンス名をクリックして概要ページを開きます。
  2. 右上の Connect をクリックします。接続ダイアログが表示され、接続パラメータが一覧表示されます。
  3. 以下のように、接続パラメータに従って環境変数を設定します。
cat > .env <<EOF
TIDB_HOST={gateway-region}.prod.aws.tidbcloud.com
TIDB_PORT=4000
TIDB_USERNAME={prefix}.root
TIDB_PASSWORD={password}
TIDB_DATABASE=test

JINA_AI_API_KEY={your-jina-ai-api-key}
EOF

Step 4. データセットをダウンロードして展開する

このデモでは、Oxford Pets dataset を使用して、検索用のペット画像をデータベースに読み込みます。

Linux/MacOS の場合:

# Download the dataset
curl -L -o oxford_pets.tar.gz "https://thor.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/images.tar.gz"

# Extract the dataset
mkdir -p oxford_pets
tar -xzf oxford_pets.tar.gz -C oxford_pets

Step 5. アプリを実行する

streamlit run app.py

ブラウザを開いて http://localhost:8501 にアクセスします。

Step 6. データを読み込む

サンプルアプリでは、Load Sample Data ボタンをクリックして、いくつかのサンプルデータをデータベースに読み込めます。

また、Oxford Pets dataset のすべてのデータを読み込みたい場合は、Load All Data ボタンをクリックします。

  1. サイドバーで Search type を選択します。
  2. 探しているペットのテキスト説明を入力するか、犬または猫の写真をアップロードします。
  3. Search ボタンをクリックします。

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