人脸相似度搜索

使用 Supabase Vecs 找出与您最相似的明星面孔

本指南将带您完成一个使用Colab和Supabase Vecs的"人脸相似度搜索"示例。您将能够识别与您（或任何其他人）长相最相似的名人。具体步骤包括：

启动一个使用pgvector存储嵌入向量的Postgres数据库
启动连接到您数据库的笔记本
加载"ashraq/tmdb-people-image"名人数据集
使用face_recognition模型为每张名人照片创建嵌入向量
在数据集中搜索相似的面孔

项目设置

我们来创建一个新的Postgres数据库。在Supabase中创建新项目非常简单：

在Supabase仪表板中创建新项目。
输入项目详细信息。请记住将密码妥善保存。

不到一分钟，您的数据库就可以使用了。

查找凭证：

您可以在仪表板上找到项目凭证：

数据库连接字符串：直接连接和连接池连接详细信息，包括连接字符串和参数。
数据库密码：如果您忘记密码，可以在此处重置数据库密码。
API凭证：您的无服务器API URL以及anon / service_role密钥。

启动笔记本

在Colab中启动我们的semantic_text_deduplication笔记本：

在笔记本顶部，您会看到一个复制到云端硬盘按钮。点击此按钮将笔记本复制到您的Google云端硬盘。

连接到数据库

在笔记本中找到指定DB_CONNECTION的单元格，其中包含类似以下的代码：

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import vecsDB_CONNECTION = "postgresql://<user>:<password>@<host>:<port>/<db_name>"

创建向量存储客户端

vx = vecs.create_client(DB_CONNECTION)

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将 `DB_CONNECTION` 替换为您自己的连接字符串。您可以在项目仪表盘中点击[连接](https://supabase.com/dashboard/project/_?showConnect=true)找到连接字符串。<Admonition type='note'>SQLAlchemy 要求连接字符串以 `postgresql://` 开头（而不是 `postgres://`）。从仪表盘复制字符串后请记得修改前缀。</Admonition><Admonition type='note'>在 Google Colab 中必须使用"连接池"字符串（域名以 `*.pooler.supabase.com` 结尾），因为 Colab 不支持 IPv6。</Admonition>## 逐步执行笔记本现在只需逐步执行笔记本即可。您可以通过点击每个代码单元格左上角的"执行"按钮（`ctrl+enter`）来完成。该笔记本将引导您完成创建集合、添加数据和查询数据的过程。您可以在[表格编辑器](https://supabase.com/dashboard/project/_/editor/)中查看插入的条目，只需从模式下拉菜单中选择 `vecs` 模式。![Colab文档](/docs/img/ai/google-colab/colab-documents.png)## 后续步骤现在您可以使用 Vecs 开始构建自己的应用程序。查看我们的[示例](/docs/guides/ai#examples)获取灵感。