trail camera search

帶有元AI ImageBind的步道攝像機圖像和視頻搜索

此示例演示瞭如何使用Meta AI ImageBind和Weaviate Vector數據庫構建多模式搜索（圖像和視頻），並基於此處的Weaviate的一個示例。

使用一種模式（例如文本）查詢將在所有可用模態（例如圖像和視頻）中包含結果，因為所有對像都將編碼為一個向量空間。

如果您不想使用代碼，這是我錄製的演示視頻的鏈接。

編織設置

僅與Docker或Kubernetes的本地編織部署一起使用ImageBind模型。

編織雲服務（WCS）不支持ImageBind。

使用ImageBind在本地部署的步驟

1. 安裝Docker。

   如果您是Docker Compose的新手，則這裡是有關如何安裝它的說明。

2. 運行編織+與Docker組成

   在終端中，導航到該項目的根主管並找到文件docker-compose.yml並致電：

    docker compose up
   

   注意＃1-首次運行命令時，Docker將下載一個〜6GB映像。

   注意＃2 - 運行此Docker映像需要12GB的RAM。如果您在Windows中，則需要調整.wslconfig以包括以下內容：

    [wsl2]
   memory=12GB