BIRSE - ImageSearch 소개
BigGo 가격 비교 웹사이트의 새로운 서비스인 BIRSE는 정보 검색에 획기적인 발전을 가져왔습니다. 본질적으로 BIRSE는 대부분의 사람들이 일반적으로 "이미지 검색"으로 인식하는 것과 비교하여 디자인 철학, 결과 제시 및 일반적인 이해에서 상당한 차이를 보이는 "시각적 검색" 시스템입니다.
새로운 돌파구
BIRSE는 생성 도구를 기반으로 구축되어 텍스트와 이미지를 결합하는 제로 샘플 학습 모델을 구축합니다. 유명한 비전 언어 모델(LLM)과 마찬가지로 이 혁신적인 이미지 검색 시스템은 "이미지 이해" 기능을 갖추고 있습니다. 단순한 모양과 색상을 넘어 공유된 의미를 지닌 이미지를 식별할 수 있습니다. 여기에는 아이템의 질감 및 스타일과 같은 특성이 포함되어 표준 이미지 검색이 분석할 수 없는 특정 속성을 단어로 표현하는 복잡성을 해결합니다.
응용 시나리오
과거에는 BigGo 검색 엔진을 사용하려면 키워드를 입력하여 제품을 검색하고 비교해야 했습니다. 이 접근 방식은 컴퓨터 구성 요소 및 전자 제품과 같이 명시적인 사양이 있는 항목에는 적합하지만, 텍스트로 설명하기 어려운 다양한 스타일과 재료를 가진 패션, 가구 또는 개체에는 덜 효과적입니다.
제품 오리엔테이션
또 다른 과제는 특히 패션 관련 콘텐츠에 대한 검색 결과가 종종 이미지 데이터베이스와 인플루언서 의상 사진으로 이어진다는 것입니다. 과거에는 쇼핑 플랫폼에서 직접 구매 옵션을 찾는 것이 제한적이거나 불가능했습니다. BIRSE 도입 이전에는 다른 이미지 검색 시스템도 유사한 기능을 제공했지만 검색 규모와 정확도는 그다지 뛰어나지 않았습니다. BigGo의 실질적인 매개변수 모델과 5억 개의 지역 제품 데이터베이스를 통해 우리는 이 애플리케이션의 기능을 향상시키고 사용자가 원하는 제품을 빠르게 찾을 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
새로운 돌파구
BIRSE는 생성 도구를 기반으로 구축되어 텍스트와 이미지를 결합하는 제로 샘플 학습 모델을 구축합니다. 유명한 비전 언어 모델(LLM)과 마찬가지로 이 혁신적인 이미지 검색 시스템은 "이미지 이해" 기능을 갖추고 있습니다. 단순한 모양과 색상을 넘어 공유된 의미를 지닌 이미지를 식별할 수 있습니다. 여기에는 아이템의 질감 및 스타일과 같은 특성이 포함되어 표준 이미지 검색이 분석할 수 없는 특정 속성을 단어로 표현하는 복잡성을 해결합니다.
응용 시나리오
과거에는 BigGo 검색 엔진을 사용하려면 키워드를 입력하여 제품을 검색하고 비교해야 했습니다. 이 접근 방식은 컴퓨터 구성 요소 및 전자 제품과 같이 명시적인 사양이 있는 항목에는 적합하지만, 텍스트로 설명하기 어려운 다양한 스타일과 재료를 가진 패션, 가구 또는 개체에는 덜 효과적입니다.
제품 오리엔테이션
또 다른 과제는 특히 패션 관련 콘텐츠에 대한 검색 결과가 종종 이미지 데이터베이스와 인플루언서 의상 사진으로 이어진다는 것입니다. 과거에는 쇼핑 플랫폼에서 직접 구매 옵션을 찾는 것이 제한적이거나 불가능했습니다. BIRSE 도입 이전에는 다른 이미지 검색 시스템도 유사한 기능을 제공했지만 검색 규모와 정확도는 그다지 뛰어나지 않았습니다. BigGo의 실질적인 매개변수 모델과 5억 개의 지역 제품 데이터베이스를 통해 우리는 이 애플리케이션의 기능을 향상시키고 사용자가 원하는 제품을 빠르게 찾을 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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