图像多模态语义嵌入与向量搜索工作流

工作流名称

图像多模态语义嵌入与向量搜索工作流

主要功能和亮点

该工作流通过从Google Drive下载图片，自动提取图像的色彩通道信息及生成语义关键词，结合多模态大语言模型（Multimodal LLM）实现图像内容的文本化描述。然后将这些信息融合，生成结构化的嵌入文档，存储于内存向量库，实现基于文本描述的图像向量搜索。流程自动化高效，支持多维度图像特征的提取与语义理解。

解决的核心问题

传统图像检索依赖于图像本身的像素信息，难以实现语义层面的智能搜索。此工作流通过结合色彩统计和多模态语义关键词生成，解决了“如何将图像内容转化为可搜索的语义向量”问题，极大提升了图像检索的准确性和应用的灵活性。

应用场景

• 数字资产管理系统中快速检索特定风格或内容的图片
• 媒体、广告行业的视觉内容智能分类和推荐
• 电子商务平台通过图像描述进行商品匹配
• 创意设计和内容创作过程中的素材搜索
• 任何需要结合图像视觉特征与语义信息进行搜索的场景

主要流程步骤

1. 触发启动：通过手动触发开始工作流。
2. 获取图像：从Google Drive下载指定的图片文件。
3. 图像处理：
   • 提取色彩通道统计信息。
   • 根据图片大小进行必要的缩放（最大512x512像素）。
4. 语义关键词生成：利用OpenAI视觉模型分析图像，提取丰富的语义关键词（包括物体、光线、情绪、色调、特效等）。
5. 数据合并：将色彩信息与关键词结合，形成完整的图像描述文档。
6. 生成嵌入文档：为图像描述附加元数据（格式、背景色、来源文件名）。
7. 向量存储：将嵌入文档插入内存向量存储库，支持后续的向量检索。
8. 搜索测试：通过文本提示实现对存储图像的向量搜索，验证检索效果。

涉及的系统或服务

• Google Drive：作为图像文件的来源。
• OpenAI视觉模型和文本模型：用于图像语义分析和关键词提取。
• n8n图像编辑节点：执行图像缩放与色彩信息提取。
• 内存向量存储（Vector Store In Memory）：存储与检索图像嵌入向量。
• n8n工作流平台：整体流程的自动化编排与执行。

适用人群或使用价值

• 数据科学家、AI工程师：快速构建图像语义检索原型。
• 产品经理、视觉内容管理者：实现高效的视觉资产智能管理。
• 创意设计师和内容策划人员：便捷检索符合语义需求的视觉素材。
• 企业技术团队：集成多模态图像理解与搜索能力，提升产品智能化水平。
• 教育与研究机构：开展图像理解和多模态AI相关项目的实验与开发。

本工作流通过自动化流程实现图像多维度语义理解与向量化存储，极大提升了图像检索的智能化与效率，是视觉内容管理与搜索领域的实用利器。