Spring Boot集成Milvus和deeplearning4j实现图搜图功能

发布于：2024-11-02 ⋅ 阅读:(21) ⋅ 点赞:(0)

1.什么是Milvus？

Milvus 是一种高性能、高扩展性的向量数据库，可在从笔记本电脑到大型分布式系统等各种环境中高效运行。它既可以开源软件的形式提供，也可以云服务的形式提供。 Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。大多数贡献者都是高性能计算（HPC）领域的专家，擅长构建大型系统和优化硬件感知代码。核心贡献者包括来自 Zilliz、ARM、NVIDIA、AMD、英特尔、Meta、IBM、Salesforce、阿里巴巴和微软的专业人士

2.什么是deeplearning4j？

Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专门为Java和Scala开发。它支持分布式计算，适合在大数据环境中运行，比如与Hadoop或Spark集成。DL4J的特点包括：

  1. 多种网络架构：支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）。
  2. 集成与可扩展性：能够与大数据处理框架（如Apache Spark）和数据处理库（如ND4J）紧密集成，方便处理大规模数据集。
  3. 易于使用：提供高层API，简化模型构建和训练过程，同时也允许用户对底层实现进行细致的控制。
  4. 模型导入与导出：支持从其他框架（如Keras和TensorFlow）导入模型，并将训练好的模型导出为多种格式，以便于部署。
  5. 性能优化：支持多种硬件加速，包括GPU加速，能够提高训练和推理的效率。
  6. 支持多种应用场景：广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个领域。

Deeplearning4j是企业和开发者进行深度学习开发和研究的强大工具，特别适合于需要与Java生态系统兼容的场景。

3.环境搭建

  • First, we’ll need an instance of Milvus DB. The easiest and quickest way is to get a fully managed free Milvus DB instance provided by Zilliz Cloud: Vector Database built for enterprise-grade AI applications - Zilliz
  • For this, we’ll need to register for a Zilliz cloud account and follow the documentation for creating a free DB cluster.

 

milvus

4.代码工程

实验目标

利用Milvus和deeplearning4j实现图搜图功能

pom.xml

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                <plugin>
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                        <fork>true</fork>
                        <failOnError>false</failOnError>
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                        <failIfNoTests>false</failIfNoTests>
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        </pluginManagement>
    </build>
</project>

特征抽取

package com.et.imagesearch;

import org.deeplearning4j.zoo.model.ResNet50;
import org.deeplearning4j.zoo.ZooModel;
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;
import org.datavec.image.loader.NativeImageLoader;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class FeatureExtractor {
    private ComputationGraph model;

   public FeatureExtractor() throws IOException {
      try {
         ZooModel<ComputationGraph> zooModel = ResNet50.builder().build();
         model = (ComputationGraph) zooModel.initPretrained();
      } catch (Exception e) {
         throw new IOException("Failed to initialize the pre-trained model: " + e.getMessage(), e);
      }
   }

    public INDArray extractFeatures(File imageFile) throws IOException {
        NativeImageLoader loader = new NativeImageLoader(224, 224, 3);
        INDArray image = loader.asMatrix(imageFile);
        ImagePreProcessingScaler scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
        scaler.transform(image);

        return model.outputSingle(image);
    }
}
  • 加载图像: 使用 NativeImageLoader 将图像加载为一个 INDArray，并将图像的大小调整为 224x224 像素，通道数为 3（即 RGB 图像）。
  • 预处理图像: 使用 ImagePreProcessingScaler 将图像数据缩放到 [0, 1] 的范围，以便模型可以更好地处理。
  • 特征提取: 使用模型的 outputSingle() 方法将预处理后的图像输入模型，返回提取的特征向量。

Milvus数据库操作

package com.et.imagesearch;

import io.milvus.client.*;
import io.milvus.param.*;
import io.milvus.param.collection.*;
import io.milvus.param.dml.*;
import io.milvus.grpc.*;
import io.milvus.param.index.CreateIndexParam;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class MilvusManager {
    private  MilvusServiceClient milvusClient;

    public MilvusManager() {
      milvusClient = new MilvusServiceClient(
            ConnectParam.newBuilder()
                  .withUri("https://xxx.gcp-us-west1.cloud.zilliz.com")
                  .withToken("xxx")
                  .build());
    }

    public void createCollection() {
        FieldType idField = FieldType.newBuilder()
                .withName("id")
                .withDataType(DataType.Int64)
                .withPrimaryKey(true)
                .build();

        FieldType vectorField = FieldType.newBuilder()
                .withName("embedding")
                .withDataType(DataType.FloatVector)
                .withDimension(1000)
                .build();

        CreateCollectionParam createCollectionParam = CreateCollectionParam.newBuilder()
                .withCollectionName("image_collection")
                .withDescription("Image collection")
                .withShardsNum(2)
                .addFieldType(idField)
                .addFieldType(vectorField)
                .build();

        milvusClient.createCollection(createCollectionParam);
    }

    public void insertData(long id, INDArray features) {
        List<Long> ids = Collections.singletonList(id);
        float[] floatArray = features.toFloatVector();

        List<Float> floatList = new ArrayList<>();
        for (float f : floatArray) {
            floatList.add(f); 
        }

        List<List<Float>> vectors = Collections.singletonList(floatList);

        List<InsertParam.Field> fields = new ArrayList<>();
        fields.add(new InsertParam.Field("id",ids));
        fields.add(new InsertParam.Field("embedding", vectors));
        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
                .withCollectionName("image_collection")
                .withFields(fields)
                .build();

        milvusClient.insert(insertParam);

    }
   public void flush() {
      milvusClient.flush(FlushParam.newBuilder()
            .withCollectionNames(Collections.singletonList("image_collection"))
            .withSyncFlush(true)
            .withSyncFlushWaitingInterval(50L)
            .withSyncFlushWaitingTimeout(30L)
            .build());
   }

   public void buildindex() {
      // build index
      System.out.println("Building AutoIndex...");
      final IndexType INDEX_TYPE = IndexType.AUTOINDEX;   // IndexType
      long startIndexTime = System.currentTimeMillis();
      R<RpcStatus> indexR = milvusClient.createIndex(
            CreateIndexParam.newBuilder()
                  .withCollectionName("image_collection")
                  .withFieldName("embedding")
                  .withIndexType(INDEX_TYPE)
                  .withMetricType(MetricType.L2)
                  .withSyncMode(Boolean.TRUE)
                  .withSyncWaitingInterval(500L)
                  .withSyncWaitingTimeout(30L)
                  .build());
      long endIndexTime = System.currentTimeMillis();
      System.out.println("Succeed in " + (endIndexTime - startIndexTime) / 1000.00 + " seconds!");
   }
}

 

  • createCollection():
    • 创建一个名为 image_collection 的集合，包含两个字段：
      • id: 主键，类型为 Int64。
      • embedding: 特征向量，类型为 FloatVector，维度为 1000。
    • 使用 CreateCollectionParam 指定集合的名称、描述和分片数量，并调用 createCollection 方法执行创建操作。
  • insertData(long id, INDArray features):
    • 插入一条新数据到 image_collection 集合中。
    • 将 INDArray 类型的特征向量转换为 List<List<Float>> 格式，以满足 Milvus 的插入要求。
    • 创建一个 InsertParam 实例，包含 ID 和特征向量，并调用 insert 方法执行插入操作。
  • flush():
    • 刷新 image_collection 集合，确保所有待处理的插入操作都被写入数据库。
    • 使用 FlushParam 配置同步刷新模式和等待参数，确保操作的可靠性。
  • buildindex():
    • 构建 image_collection 集合中 embedding 字段的索引，以加快后续的相似性搜索。
    • 使用 CreateIndexParam 指定集合名称、字段名称、索引类型（自动索引）和度量类型（L2距离）。
    • 调用 createIndex 方法执行索引创建，并输出所用时间。

 

图片搜索功能

package com.et.imagesearch;

import io.milvus.client.MilvusServiceClient;
import io.milvus.grpc.SearchResults;
import io.milvus.param.ConnectParam;
import io.milvus.param.MetricType;
import io.milvus.param.R;
import io.milvus.param.dml.SearchParam;
import io.milvus.response.SearchResultsWrapper;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class ImageSearcher {
   private  MilvusServiceClient milvusClient;

   public ImageSearcher() {
      milvusClient = new MilvusServiceClient(
            ConnectParam.newBuilder()
                  .withUri("https://ixxxxx.gcp-us-west1.cloud.zilliz.com")
                  .withToken("xxx")
                  .build());
   }

   public void search(INDArray queryFeatures) {
      float[] floatArray = queryFeatures.toFloatVector();
      List<Float> floatList = new ArrayList<>();
      for (float f : floatArray) {
         floatList.add(f);
      }
      List<List<Float>> vectors = Collections.singletonList(floatList);


      SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
            .withCollectionName("image_collection")
            .withMetricType(MetricType.L2)
            .withTopK(5)
            .withVectors(vectors)
            .withVectorFieldName("embedding")
            .build();

      R<SearchResults> searchResults = milvusClient.search(searchParam);


      System.out.println("Searching vector: " + queryFeatures.toFloatVector());
      System.out.println("Result: " + searchResults.getData().getResults().getFieldsDataList());
   }
}
  1. 特征转换: 将 INDArray 转换为 float[] 数组，然后将其转换为 List<Float>。这是因为 Milvus 需要特定格式的向量输入。
  2. 构建搜索参数: 创建一个 SearchParam 对象，指定要搜索的集合名称、度量类型（例如 L2 距离）、返回的最相似的前 K 个结果、向量字段名称以及搜索的向量数据。
  3. 执行搜索: 使用 milvusClient 的 search 方法执行搜索，并将结果存储在 searchResults 中。
  4. 结果输出: 打印出搜索的特征向量和搜索结果。

Main主类

package com.et.imagesearch;

import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        FeatureExtractor extractor = new FeatureExtractor();
        MilvusManager milvusManager = new MilvusManager();
        ImageSearcher searcher = new ImageSearcher();

        milvusManager.createCollection();

        // images extract
        File[] imageFiles = new File("/Users/liuhaihua/ai/ut-zap50k-images-square/Boots/Ankle/Columbia").listFiles();
        if (imageFiles != null) {
            for (int i = 0; i < imageFiles.length; i++) {
                INDArray features = extractor.extractFeatures(imageFiles[i]);
                milvusManager.insertData(i, features);
            }
        }
      milvusManager.flush();
      milvusManager.buildindex();


        // query
        File queryImage = new File("/Users/liuhaihua/ai/ut-zap50k-images-square/Boots/Ankle/Columbia/7247580.16952.jpg");
        INDArray queryFeatures = extractor.extractFeatures(queryImage);
        searcher.search(queryFeatures);
    }
}

以上只是一些关键代码，所有代码请参见下面代码仓库

代码仓库

5.测试

  • 启动main方法
  • 查看云数据中数据
  • 控制台可以看到搜图结果

1

 

6.引用

网站公告

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