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原理很简单，用 CLIP 模型计算图片的 embedding ，然后和搜索语句的 embedding 进行比较。因为用的是 MLX 来推理模型，所以只有 M 芯片的 mac 能用 GPU 加速，其他平台会很慢。代码全部由 Node.js 实现，embedding 计算用的是自己写的 node-mlx ，没有用第三方的推理引擎和数据库。
本来是处于学习目的写的程序，但实用性非常强，过来分享一下。
https://github.com/frost-beta/sisi
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 | 1 R4rvZ6agNVWr56V0 2024-09-15 19:57:16 +08:00 good. 我没有 M 芯片，所以不知道性能数据。求教一下，如果是数万张 1080x768 以上尺寸的 PNG ，性能如何？ |
 | 2 zcbenz OP 1080x768 的话，一天应该能跑完吧。CPU 性能浮动很大，不好估算。 |
| 3 zcbenz OP 一天跑完是指建立索引，搜索应该几秒内能完成。 |
 | 4 hoodjannn 2024-09-16 00:50:10 +08:00 看起来很不错！明天试试 |
 | 5 sunwen4567 2024-09-16 10:28:04 +08:00 感觉可以参考一下[immich]( https://immich.app/)项目?一个自部署的相册服务,也提供语义化的图片搜索功能 |
 | 6 andforce 2024-09-16 13:22:07 +08:00 via iPhone v 友之前有个手机项目，Quaryable |
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