使用 Spring Boot、Google Cloud Vertex AI 和 Gemini 模型进行基于图像的产品搜索

介绍

想象一下您在网上购物时发现了一种您喜欢的产品，但不知道它的名字。上传图片并让应用程序为您找到它，这不是很棒吗？

在本文中，我们将向您展示如何构建这一功能：使用 Spring Boot 和 Google Cloud Vertex AI 的基于图像的产品搜索功能。

功能概述

此功能允许用户上传图像并接收与其匹配的产品列表，使搜索体验更加直观和视觉驱动。

基于图像的产品搜索功能利用 Google Cloud Vertex AI 处理图像并提取相关关键字。然后使用这些关键字在数据库中搜索匹配的产品。

技术栈

• Java 21
• Spring 启动 3.2.5
• PostgreSQL
• 顶点人工智能
• ReactJS

我们将逐步完成设置此功能的过程。

逐步实施

1. 在Google Console上创建一个新项目

首先，我们需要为此在 Google Console 上创建一个新项目。

我们需要访问 https://console.cloud.google.com 并创建一个新帐户（如果您已有帐户）。如果您有，请登录该帐户。

如果您添加银行帐户，Google Cloud 将为您提供免费试用。

创建帐户或登录现有帐户后，您可以创建新项目。

2. 启用顶点AI服务

在搜索栏上，我们需要找到 Vertex AI 并启用所有推荐的 API。

Vertex AI 是 Google Cloud 完全托管的机器学习 (ML) 平台，旨在简化 ML 模型的开发、部署和管理。它允许您通过提供 AutoML、自定义模型训练、超参数调整和模型监控等工具和服务来大规模构建、训练和部署 ML 模型

Gemini 1.5 Flash 是 Google Gemini 系列模型的一部分，专为 ML 应用程序中的高效和高性能推理而设计。 Gemini 模型是 Google 开发的一系列高级 AI 模型，常用于自然语言处理 (NLP)、视觉任务和其他 AI 驱动的应用

注意：对于其他框架，您可以直接在 https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat 使用 Gemini API。使用结构提示功能，因为您可以自定义输出以匹配输入，这样您将获得更好的结果。

3. 创建与您的应用程序匹配的新提示

在这一步，我们需要定制一个与您的应用程序匹配的提示。

Vertex AI Studio 在提示库提供了很多示例提示。我们使用示例图像文本到JSON来提取与产品图像相关的关键字。

我的应用程序是 CarShop，所以我构建了一个像这样的提示。我期望模型会用与图像相关的关键字列表来回复我。

我的提示：将名称 car 提取到列表关键字并以 JSON 格式输出。如果您没有找到有关汽车的任何信息，请将列表输出为空。n响应示例：[“rolls”, “royce”, “wraith”]

我们根据您的应用程序定制合适的提示后。现在，我们就来探讨一下如何与 Spring Boot Application 集成。

4. 与 Spring Boot 应用程序集成

我构建了一个关于汽车的电子商务应用程序。所以我想通过图像来找到汽车。

首先，在 pom.xml 文件中，您应该更新您的依赖项：

<!-- config version for dependency-->
<properties>
    <spring-cloud-gcp.version>5.1.2</spring-cloud-gcp.version>
    <google-cloud-bom.version>26.32.0</google-cloud-bom.version>
</properties>

<!-- In your dependencyManagement, please add 2 dependencies below -->
<dependencymanagement>
  <dependencies>
      <dependency>
          <groupid>com.google.cloud</groupid>
          <artifactid>spring-cloud-gcp-dependencies</artifactid>
          <version>${spring-cloud-gcp.version}</version>
          <type>pom</type>
          <scope>import</scope>
      </dependency>

      <dependency>
          <groupid>com.google.cloud</groupid>
          <artifactid>libraries-bom</artifactid>
          <version>${google-cloud-bom.version}</version>
          <type>pom</type>
          <scope>import</scope>
      </dependency>
  </dependencies>
</dependencymanagement>

<!-- In your tab dependencies, please add the dependency below -->
<dependencies>
  <dependency>
      <groupid>com.google.cloud</groupid>
      <artifactid>google-cloud-vertexai</artifactid>
  </dependency>
</dependencies>

在 pom.xml 文件中完成配置后，创建一个配置类 GeminiConfig.java

• MODEL_NAME：“gemini-1.5-flash”
• 位置：“设置项目时您的位置”
• PROJECT_ID：“您的项目 ID”

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration(proxyBeanMethods = false)
public class GeminiConfig {

    private static final String MODEL_NAME = "gemini-1.5-flash";
    private static final String LOCATION = "asia-southeast1";
    private static final String PROJECT_ID = "yasmini";

    @Bean
    public VertexAI vertexAI() {
        return new VertexAI(PROJECT_ID, LOCATION);
    }

    @Bean
    public GenerativeModel getModel(VertexAI vertexAI) {
        return new GenerativeModel(MODEL_NAME, vertexAI);
    }
}

其次，创建图层Service、Controller来实现寻车功能。创建类服务。

因为 Gemini API 以 markdown 格式响应，所以我们需要创建一个函数来帮助转换为 JSON，然后我们将 JSON 转换为 Java 中的 List 字符串。

import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.google.cloud.vertexai.api.Content;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.api.Part;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.*;
import com.learning.yasminishop.common.entity.Product;
import com.learning.yasminishop.common.exception.AppException;
import com.learning.yasminishop.common.exception.ErrorCode;
import com.learning.yasminishop.product.ProductRepository;
import com.learning.yasminishop.product.dto.response.ProductResponse;
import com.learning.yasminishop.product.mapper.ProductMapper;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.Set;

@Service
@RequiredArgsConstructor
@Slf4j
@Transactional(readOnly = true)
public class YasMiniAIService {

    private final GenerativeModel generativeModel;
    private final ProductRepository productRepository;

    private final ProductMapper productMapper;


    public List<productresponse> findCarByImage(MultipartFile file){
        try {
            var prompt = "Extract the name car to a list keyword and output them in JSON. If you don't find any information about the car, please output the list empty.\nExample response: [\"rolls\", \"royce\", \"wraith\"]";
            var content = this.generativeModel.generateContent(
                    ContentMaker.fromMultiModalData(
                            PartMaker.fromMimeTypeAndData(Objects.requireNonNull(file.getContentType()), file.getBytes()),
                            prompt
                    )
            );

            String jsonContent = ResponseHandler.getText(content);
            log.info("Extracted keywords from image: {}", jsonContent);
            List<string> keywords = convertJsonToList(jsonContent).stream()
                    .map(String::toLowerCase)
                    .toList();

            Set<product> results = new HashSet();
            for (String keyword : keywords) {
                List<product> products = productRepository.searchByKeyword(keyword);
                results.addAll(products);
            }

            return results.stream()
                    .map(productMapper::toProductResponse)
                    .toList();

        } catch (Exception e) {
            log.error("Error finding car by image", e);
            return List.of();
        }
    }

    private List<string> convertJsonToList(String markdown) throws JsonProcessingException {
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        String parseJson = markdown;
        if(markdown.contains("```

json")){
            parseJson = extractJsonFromMarkdown(markdown);
        }
        return objectMapper.readValue(parseJson, List.class);
    }

    private String extractJsonFromMarkdown(String markdown) {
        return markdown.replace("

```json\n", "").replace("\n```

", "");
    }
}


</string></product></product></string></productresponse>

我们需要创建一个控制器类来为前端创建端点

import com.learning.yasminishop.product.dto.response.ProductResponse;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.security.access.prepost.PreAuthorize;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.util.List;

@RestController
@RequestMapping("/ai")
@RequiredArgsConstructor
@Slf4j
public class YasMiniAIController {

    private final YasMiniAIService yasMiniAIService;


    @PostMapping
    public List<productresponse> findCar(@RequestParam("file") MultipartFile file) {

        var response = yasMiniAIService.findCarByImage(file);
        return response;
    }
}



</productresponse>

5. 重要步骤：使用 Google Cloud CLI 登录 Google Cloud

Spring Boot 应用程序无法验证您的身份，也无法让您接受 Google Cloud 中的资源。

所以我们需要登录Google并提供授权。

5.1 首先我们需要在您的机器上安装GCloud CLI

链接教程：https://cloud.google.com/sdk/docs/install
检查上面的链接并将其安装到您的计算机上

5.2 登录

1. 在项目中打开终端（您必须 cd 进入项目）
2. 类型：gcloud auth 登录
3. 输入，您将看到允许登录的窗口

gcloud auth login

注意：登录后，凭据将保存在 Google Maven 包中，重启 Spring Boot 应用程序时无需再次登录。

结论

所以上面这些都是基于我的电子商务项目实现的，你可以根据你的项目、你的框架进行修改。在其他框架中，除了 Spring Boot（NestJs，..），您可以使用 https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat。并且不需要创建新的 Google Cloud 帐户。

具体实现可以在我的仓库中查看：

后端：https://github.com/duongminhhieu/YasMiniShop
前端：https://github.com/duongminhhieu/YasMini-Frontend

学习愉快！！！

以上是使用 Spring Boot、Google Cloud Vertex AI 和 Gemini 模型进行基于图像的产品搜索的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！