实现高效多模态检索的步骤
MegaPairs通过BGE-VL系列模型提供了图像-文本跨模态检索的解决方案，以下是具体实施流程：
- 环境准备：安装Python 3.10并创建虚拟环境，使用transformers==4.41.2和sentencepiece依赖包
- 模型加载：从Hugging Face获取BGE-VL-MLLM-S1模型，通过AutoProcessor和AutoModel加载预训练权重
- 数据处理：
- 查询数据：需包含原始图像（PIL格式）和文本描述
- 候选数据：准备待检索的图片列表
- 使用processor对输入进行统一格式化处理
- 特征提取：
- 通过model生成query_embs和candi_embs两组嵌入向量
- 使用L2归一化处理确保向量单位长度一致
- 相似度计算：
- 执行矩阵乘法query_embs @ candi_embs.T
- 分数范围0-1，值越大表示匹配度越高
性能优化建议：使用GPU加速处理过程，批量处理候选图片时注意显存限制，对于大规模检索建议建立FAISS索引。
本答案来源于文章《MegaPairs：BGE新推出的多模态向量嵌入模型》
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