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使用 Amazon Bedrock 和 AWS 托管服务中的 Amazon Titan 多模式嵌入构建反向图像搜索引擎
在本文中，您将学习如何使用 Amazon Rekognition 从图像查询中提取关键对象，并使用 Amazon Bedrock 的 Amazon Titan Multimodal Embeddings 结合 Amazon OpenSearch Serverless Service 构建反向图像搜索引擎。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在电子商务中，视觉搜索技术彻底改变了客户寻找商品的方式，使他们能够使用图像而不是文本来搜索商品。购物者通常对自己想要的东西有清晰的视觉概念，但很难用文字描述，导致基于文本的搜索结果低效而宽泛。例如，仅使用文本搜索带金链的特定红色皮革手提包可能很麻烦且不精确，通常会产生与用户意图不直接匹配的结果。通过使用图像，视觉搜索可以直接匹配物理属性，快速提供更好的结果并增强整体购物体验。
反向图像搜索引擎使用户能够上传图像来查找相关信息，而不是使用基于文本的查询。它通过分析视觉内容在其数据库中查找类似图像来工作。亚马逊等公司使用这项技术，允许用户使用照片或其他图像在其电子商务网站上搜索类似产品。其他公司使用它来识别物体、面孔和地标，以发现图像的原始来源。除了电子商务之外，反向图像搜索引擎对于执法部门识别非法销售物品和识别嫌疑人、对于出版商验证视觉内容真实性、对于医疗保健专业人员协助医学图像分析以及应对诸如错误信息、侵犯版权和假冒产品等挑战都具有无价的价值。
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