图像内容多模态嵌入与向量搜索工作流
该工作流通过自动从Google Drive下载图片，提取颜色信息和语义关键词，结合先进的多模态AI模型生成嵌入文档并存储在内存向量库中，支持基于文本的图像向量搜索。它解决了传统图像搜索效率低和准确性不足的问题，适用于数字资产管理、电商推荐、媒体分类等场景，提升了图像管理和检索的智能化水平。
流程图
工作流名称
图像内容多模态嵌入与向量搜索工作流
主要功能和亮点
该工作流实现了从Google Drive下载图片，自动提取图像的颜色通道信息及语义关键词，结合多模态大语言模型(OpenAI视觉模型)生成描述文本，最终将信息整合为嵌入文档并存储到内存向量库中，支持基于文本提示进行图像的向量搜索。亮点在于结合图像编辑节点和先进的AI模型，实现了图像内容的自动语义化表示与高效检索。
解决的核心问题
传统图像搜索依赖标签或手工注释，效率低且准确性受限。本工作流通过自动提取图像的颜色信息和语义关键词，生成结构化的嵌入文档，解决了图像内容智能化表示和基于语义的向量检索难题，提升了图像管理和搜索的智能化水平。
应用场景
- 数字资产管理：快速检索海量图片库中的相关图像
- 电商平台：基于图像内容推荐相似产品
- 媒体与广告：自动分类与检索图片素材
- 视觉内容分析与归档
- AI辅助创作与素材搜索
主要流程步骤
- 手动触发工作流启动
- 从Google Drive下载指定图片
- 获取图片的颜色通道信息
- 如果图片尺寸过大，自动调整至512x512大小
- 调用OpenAI视觉模型分析图片，生成全面的语义关键词
- 合并颜色信息和语义关键词，形成统一的嵌入文档
- 在文档中添加格式、背景色、来源等元数据
- 将嵌入文档插入到内存向量存储中，准备向量检索
- 通过文本提示对存储的图像向量进行搜索验证
涉及的系统或服务
- Google Drive：图片文件来源
- OpenAI视觉模型（GPT-4o等）：生成图像语义关键词和嵌入向量
- n8n内置图像编辑节点：提取颜色信息，调整图像尺寸
- n8n内存向量库（Vector Store In Memory）：存储和检索图像嵌入向量
适用人群或使用价值
- 数据科学家与AI工程师：快速构建图像语义检索系统
- 内容管理与数字资产团队：提升图像素材搜索效率
- 开发者与自动化爱好者：探索多模态AI应用与n8n自动化集成
- 企业与平台运营者：基于图像内容实现智能推荐和分类
- 研究人员：验证与扩展图像多模态嵌入技术
该工作流为多模态图像内容理解与搜索提供了完整自动化解决方案，结合开放AI能力和灵活的n8n节点，助力用户实现智能化的视觉数据管理与应用。