NLP、BigQuery、エンベディングを使用したマルチモーダル検索ソリューション

このブログでは、検索テクノロジーがテキストを超えて進歩し、マルチモーダル埋め込みにより、画像やビデオが検索機能に組み込まれる様子について説明しています。従来の企業向け検索エンジンはテキストベースのクエリ用に設計されていたため、視覚コンテンツを扱う能力が制限されていました。自然言語処理 (NLP) とマルチモーダル埋め込みを統合することで、今やクロスモーダル意味検索を実行できるようになり、ユーザーはテキストと同じように画像やビデオを検索できるようになりました。このブログでは、Google Cloud Storage をメディアストレージに使用し、BigQuery をインデックス作成に使用して、テキストから画像、テキストからビデオ、および複合検索を実行できるシステムを示します。マルチモーダル埋め込みモデルは、メディアファイルの埋め込みを生成するために使用され、効率的な類似度検索が可能になります。このアーキテクチャはシームレスなクロスモーダル検索体験をサポートし、コンテンツの発見をより直感的なものにします。ユーザーのテキスト入力が埋め込みに変換され、ベクトル検索が実行されて、クエリが格納されたメディアデータと照合されます。最後に、最も関連性の高い画像またはビデオの URI と類似度スコアを使用して、結果がユーザーに表示されます。このアプローチにより検索エクスペリエンスが向上し、視覚コンテンツを検索する新しい可能性が開かれます。