circle and search

Circle to Search는 손가락이나 마우스 포인터가있는 간단한 제스처를 사용하여 이미지에서 보는 내용에 대한 정보를 빠르게 검색 할 수있는 벡터 데이터베이스 전원 기능입니다.

라이브 데모 : https://frontend-shivamarora1s-projects.vercel.app/

건축학

메타와 함께 이미지의 임베딩은 Milvus Vector 데이터베이스 내에 저장됩니다. 이미지 임베딩은 Titan Multi Embedings Generation 모델을 사용하여 생성됩니다.

1. 프론트 엔드의 이미지가 백엔드로 전송됩니다.
2. 백엔드는 AWS Bedrock Titan 임베딩 생성 모델을 사용하여 업로드 된 이미지의 임베딩을 생성합니다.
3. 벡터 유사성 검색은 이러한 생성 된 임베딩 및 Milvus 벡터 쿼리를 사용하여 수행됩니다.
4. 가져온 결과 (제품 이미지, 가격, 링크)가 프론트 엔드로 반환됩니다.

현지에서 실행 :

1. 레포를 복제하십시오.
2. 프론트 엔드를 실행하십시오

 cd frontend
npm install
ng serve

3. .env 참조하십시오 .env.example 을 참조하십시오.
4. 백엔드를 실행하십시오

 cd backend
npm install 
vercel dev