NLP, BigQuery, 임베딩을 사용한 다중 모드 검색 솔루션

이 블로그는 멀티모달 임베딩을 통해 이미지와 비디오를 검색 기능에 통합하여 텍스트를 넘어서는 검색 기술의 발전에 대해 논의합니다. 전통적인 엔터프라이즈 검색 엔진은 텍스트 기반 쿼리를 위해 설계되었으며, 이로 인해 시각적 콘텐츠를 처리하는 기능이 제한되었습니다. 자연어 처리(NLP) 및 멀티모달 임베딩을 통합하면 이제 크로스 모달 의미 검색을 수행할 수 있게 되어 사용자가 텍스트와 동일한 방식으로 이미지와 비디오를 검색할 수 있습니다. 이 블로그에서는 미디어 저장에 Google Cloud Storage를 사용하고 색인 생성에 BigQuery를 사용하여 텍스트-이미지, 텍스트-비디오, 결합 검색을 수행할 수 있는 시스템을 보여줍니다. 멀티모달 임베딩 모델이 미디어 파일에 대한 임베딩을 생성하여 효율적인 유사성 검색을 가능하게 합니다. 이 아키텍처는 원활한 크로스 모달 검색 경험을 지원하여 콘텐츠 검색을 더욱 직관적으로 만듭니다. 사용자의 텍스트 입력은 임베딩으로 변환되고 저장된 미디어 데이터와 쿼리를 일치시키기 위해 벡터 검색이 수행됩니다. 마지막으로, 가장 관련성이 높은 이미지 또는 비디오 URI와 유사성 점수가 사용자에게 표시됩니다. 이 방법은 검색 경험을 개선하여 시각적 콘텐츠를 검색할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다.