En multimodal söklösning som använder NLP, BigQuery och inbäddningar

I bloggin diskuteras framstegen inom sökteknik bortom text genom att inkorporera bilder och videor i sökfunktionerna med hjälp av multimodala inbäddningar. Traditionella företagssökningsmotorer utformades för textbaserade frågor, vilket begränsar deras förmåga att hantera visuellt innehåll. Genom att integrera naturlig språkbehandling (NLP) och multimodala inbäddningar är det nu möjligt att utföra semantisk sökning med flera moduler, vilket gör att användare kan söka efter bilder och videor på samma sätt som de skulle söka med text. I bloggin visas ett system som kan utföra sökningar med text till bild, text till video och kombinerade sökningar genom att använda Google Cloud Storage för medialagring och BigQuery för indexering. En multimodal inbäddningsmodell används för att generera inbäddningar för mediafiler, vilket möjliggör effektiva likhetssökningar. Arkitekturen stöder sömlösa sökningsupplevelser med flera moduler, vilket gör innehållsupptäckt mer intuitiv. Användarens textinmatning konverteras till en inbäddning, och en vektorsökning utförs för att matcha frågan med de lagrade mediedatan. Slutligen presenteras resultat för användaren med de mest relevanta bild- eller video-URI:erna och deras likhetspoäng. Denna metod förbättrar sökupplevelsen och öppnar upp nya möjligheter för sökning av visuellt innehåll.