云数据库 Tair（兼容 Redis®）：基于Tair Vector实现图文多模态检索

背景信息

在互联网中，大量信息（例如图片、文本等）通常以非结构化的形式存在。达摩院的CLIP开源模型内置了Text transformer、ResNet等模型，支持对图片、文本等非结构化数据进行特征提取，并解析成结构化数据。

您可以先通过CLIP模型将图片、文档等数据预处理，然后将CLIP的预处理结果存入Tair中，根据Vector提供的近邻检索功能，实现高效的图文多模态检索。更多关于Tair Vector的信息，请参见Vector。

方案概述

1. 下载图片数据。

   本示例使用的测试数据：

   • 图片：为开源的宠物图片数据集，包含7000多张各种形态的宠物图片。

   • 文本：“狗”、“白色的狗”和“奔跑的白色的狗”。

2. 连接Tair实例，具体实现可参见示例代码中的get_tair函数。

3. 在Tair中分别为图片（Images）和文字（Texts）创建向量索引，具体实现可参见示例代码中的create_index函数。

4. 写入图片和文本数据。

   通过CLIP模型对图片、文本数据进行预处理，并通过Vector的TVS.HSET命令，将其名称和其特征信息存入Tair中。具体实现可参见示例代码中的insert_images函数（写入图片）和upsert_text函数（写入文本）。

5. 进行多模态查询。

   • 以文搜图

     通过CLIP模型将待查询的文本内容进行预处理，然后通过Vector的TVS.KNNSEARCH命令，查询Tair数据库与该文本描述最为相似的图片。具体实现可参见示例代码中的query_images_by_text函数。

   • 以图搜文

     通过CLIP模型将待查询的图片内容进行预处理，然后通过Vector的TVS.KNNSEARCH命令，查询Tair数据库中与该图片最为吻合的文本。具体实现可参见示例代码中的query_texts_by_image函数。

   说明

   • 查询的文本或图片无需存入TairVector中。

   • TVS.KNNSEARCH支持指定返回的结果数量（topK），返回的相似距离（distance）越小，表示相似度越高。

示例代码

本示例的Python版本为3.8，且需安装Tair-py、torch、Image、pylab、plt、CLIP等依赖，其中Tair-py的快捷安装命令为：pip3 install tair。

# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/env python
from tair import Tair
from tair.tairvector import DistanceMetric
from tair import ResponseError

from typing import List
import torch
from PIL import Image
import pylab
from matplotlib import pyplot as plt
import os
import cn_clip.clip as clip
from cn_clip.clip import available_models


def get_tair() -> Tair:
    """
    该方法用于连接Tair实例。
    * host：Tair实例连接地址。
    * port：Tair实例的端口号，默认为6379。
    * password：Tair实例的密码（默认账号）。若通过自定义账号连接，则密码格式为“username:password”。
    """
    tair: Tair = Tair(
        host="r-8vbehg90y9rlk9****pd.redis.rds.aliyuncs.com",
        port=6379,
        db=0,
        password="D******3",
        decode_responses=True
    )
    return tair


def create_index():
    """
    创建存储图片、文本向量的Vector索引：
    * 图片Key名称为"index_images"、文本Key名称为"index_texts"。
    * 向量维度为1024。
    * 计算向量距离函数为IP。
    * 索引算法为HNSW。
    """
    ret = tair.tvs_get_index("index_images")
    if ret is None:
        tair.tvs_create_index("index_images", 1024, distance_type="IP",
                              index_type="HNSW")
    ret = tair.tvs_get_index("index_texts")
    if ret is None:
        tair.tvs_create_index("index_texts", 1024, distance_type="IP",
                              index_type="HNSW")


def insert_images(image_dir):
    """
    您需要输入图片的路径，该方法会自动遍历路径下的图片文件。
    同时，该方法会调用extract_image_features方法（通过CLIP模型对图片文件进行预处理，并返回图片的特征信息），并行将返回的特征信息存入TairVector中。
    存入Tair的格式为：
    * 向量索引名称为“index_images”（固定）。
    * Key为图片路径及其文件名，例如“test/images/boxer_18.jpg”。
    * 特征信息为1024维向量。
    """
    file_names = [f for f in os.listdir(image_dir) if (f.endswith('.jpg') or f.endswith('.jpeg'))]
    for file_name in file_names:
        image_feature = extract_image_features(image_dir + "/" + file_name)
        tair.tvs_hset("index_images", image_dir + "/" + file_name, image_feature)


def extract_image_features(img_name):
    """
    该方法将通过CLIP模型对图片文件进行预处理，并返回图片的特征信息（1024维向量）。
    """
    image_data = Image.open(img_name).convert("RGB")
    infer_data = preprocess(image_data)
    infer_data = infer_data.unsqueeze(0).to("cuda")
    with torch.no_grad():
        image_features = model.encode_image(infer_data)
    image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
    return image_features.cpu().numpy()[0]  # [1, 1024]


def upsert_text(text):
    """
    您需要输入需存储的文本，该方法会调用extract_text_features方法（通过CLIP模型对文本进行预处理，并返回文本的特征信息），并行将返回的特征信息存入TairVector中。
    存入Tair的格式为：
    * 向量索引名称为“index_texts”（固定）。
    * Key为文本内容，例如“奔跑的狗”。
    * 特征信息为1024维向量。
    """
    text_features = extract_text_features(text)
    tair.tvs_hset("index_texts", text, text_features)


def extract_text_features(text):
    """
    该方法将通过CLIP模型对文本进行预处理，并返回文本的特征信息（1024维向量）。
    """
    text_data = clip.tokenize([text]).to("cuda")
    with torch.no_grad():
        text_features = model.encode_text(text_data)
    text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
    return text_features.cpu().numpy()[0]  # [1, 1024]


def query_images_by_text(text, topK):
    """
    该方法将用于以文搜图。
    您需要输入待搜索的文本内容（text）和返回的结果数量（topK）。
    该方法会通过CLIP 模型将待查询的文本内容进行预处理，然后通过Vector的TVS.KNNSEARCH命令，查询Tair数据库中与该文本描述最为相似的图片。
    将返回目标图片的Key名称和相似距离（distance），其中相似距离（distance）越小，表示相似度越高。
    """
    text_feature = extract_text_features(text)
    result = tair.tvs_knnsearch("index_images", topK, text_feature)
    for k, s in result:
        print(f'key : {k}, distance : {s}')
        img = Image.open(k.decode('utf-8'))
        plt.imshow(img)
        pylab.show()


def query_texts_by_image(image_path, topK=3):
    """
    该方法将用于以图搜文。
    您需要输入待查询图片的路径和返回的结果数量（topK）。
    该方法会通过CLIP 模型将待查询的图片内容进行预处理，然后通过Vector的TVS.KNNSEARCH命令，查询Tair数据库中与该图片最为吻合的文本。
    将返回目标文本的Key名称和相似距离（distance），其中相似距离（distance）越小，表示相似度越高。
    """
    image_feature = extract_image_features(image_path)
    result = tair.tvs_knnsearch("index_texts", topK, image_feature)
    for k, s in result:
        print(f'text : {k}, distance : {s}')

if __name__ == "__main__":
    # 连接Tair数据库，并分别创建存储图片和文本的向量索引。
    tair = get_tair()
    create_index()
    # 加载Chinese-CLIP模型。
    model, preprocess = clip.load_from_name("RN50", device="cuda", download_root="./")
    model.eval()
    
    # 例如宠物图片数据集的路径为“/home/CLIP_Demo”，写入图片数据。
    insert_images("/home/CLIP_Demo")
    # 写入文本示例数据（"狗"、"白色的狗"、"奔跑的白色的狗"）。
    upsert_text("狗")
    upsert_text("白色的狗")
    upsert_text("奔跑的白色的狗")

    # 以文搜图，查询最符合文本"奔跑的狗"的三张图。
    query_images_by_text("奔跑的狗", 3)
    # 以图搜文，指定图片路径，查询比较符合图片描述的文本。
    query_texts_by_image("/home/CLIP_Demo/boxer_18.jpg",3)

结果展示

• 以文搜图，查询最符合文本"奔跑的狗"的三张图，结果如下。

  

• 以图搜文，指定查询图片如下。

  

  查询结果如下。

  {
    "results":[
      {
        "text":"奔跑的白色的狗",
        "distance": "0.4052203893661499"
      },
      {
        "text":"白色的狗",
        "distance": "0.44666868448257446"
      },
      {
        "text":"狗",
        "distance": "0.4553511142730713"
      }
    ]
  }

总结

Tair作为纯内存数据库，内置了HNSW等索引算法加快了检索的速度。

采用CLIP与Tair Vector进行多模态检索，既可以进行以文搜图（例如商品推荐场景），也可以进行以图搜文（例如写作场景）。同时，您也可以采用其他的模型取代CLIP模型，实现以文本搜索视频、音频等更多模态的检索功能。