电商公司管理的商品少则几千,多则上百万。如何帮助用户从多如牛毛的商品中找到类似的商品就成了问题。
以图搜图就可以很好的帮助解决这个问题,通过API接口item_search_img,可以快速实现本地环境搭建以图搜图服务。
配合前端大致效果如下:

包含如下接口
不同数据库对应不同的图片数据集合
Method: POST
URL: /milvus/img/table?table={tablename}
创建test数据集: /milvus/img/table?table=test
Headers:
Body
{
"code": 10000,
"message": "Successfully",
"data": null
}
新增图片支持 base64 和url新增
Method: POST
URL: /milvus/img/add
test 数据集新增图片数据: /milvus/img/add
Headers: Content-Type:application/json
Body:
{
"tags": "风景|标签",
"table": "test",
"brief":"{\"title\":\"hello world\"} 这里存一些属性",
"image": "base64(和url二选一,image优先级更高) ",
"url":"http:///xxx.jpp"
}
Body
{
"code": 10000,
"message": "Successfully",
"data": "8 返回数据id"
}
更新图片支持 base64 和url,根据id进行更新
Method: POST
URL: /milvus/img/update
Headers: Content-Type:application/json
Body:
{
"id":"1 必填",
"tags": "风景|标签",
"table": "test",
"brief":"{\"title\":\"hello world\"} 这里存一些属性",
"image": "base64(和url二选一,image优先级更高) ",
"url":"http:///xxx.jpp"
}
Body
{
"code": 10000,
"message": "Successfully",
"data": "8 返回数据id"
}
根据图片搜索相似图片
Method: POST
URL: /milvus/img/search
Headers: Content-Type:application/json
Body:
{
"TOP_K": "2 查询多少个相似图",
"table": "test",
"url": "https://img.kakaclo.com/image%2FFSZW09057%2FFSZW09057_R_S_NUB%2F336bd601dfec33925ba1c581908b6c1e.jpg",
"image": "base64(和url二选一,image优先级更高) ",
}
Body
{
"code": 10000,
"message": "Successfully",
"data": [
{
"id": 513552,
"tags": "",
"brief": "",
"distance": 0.00015275638725142926
},
{
"id": 93,
"tags": "",
"brief": "",
"distance": 0.0001584545971127227
}
]
}
distance 越小相似度越高。
