Milvus를 사용한 이미지 유사도 검색으로 맞춤화된 패션 검색을 제공하는 Mozat
수천만 건의
빠른 스케일링 기능을 갖춘 벡터 임베딩
밀리초 수준 달성
최적의 사용자 경험으로 쿼리 속도 향상
패션의 미래를 재구성하다
인간의 창의성과 기계의 지능을 조화롭게 융합하여
Mozat 소개
2003년에 설립된 Mozat는 동남아시아와 사우디아라비아에서 사업을 확장하며 기술의 최전선에 서 있습니다. 소셜 미디어, 커뮤니케이션, 라이프스타일 애플리케이션을 전문으로 하는 Mozat의 대표작인 Stylepedia라는 아이폰 및 안드로이드 애플리케이션은 그 창의성과 헌신을 입증하는 대표작입니다. 이 디지털 옷장 애플리케이션은 사용자에게 개인화된 스타일 추천을 제공하고 소셜 미디어를 통합하며 비슷한 패션 아이템을 찾을 수 있는 이미지 검색 도구를 제공합니다. 모잣의 스타일피디아는 패션을 재해석하여 모든 의상이 스토리를 전달하고 모든 사용자가 트렌드 세터가 될 수 있는 커뮤니티와 스타일 탐구 의식을 조성합니다.
도전 과제: 방대한 패션 이미지 영역 탐색하기
Mozat는 스타일피디아를 단순한 가상 옷장을 넘어 개인의 취향에 맞춘 초개인화된 패션 제안을 제공하는 공간으로 만들겠다고 구상했습니다. 하지만 이러한 야망에는 여러 가지 어려움이 따랐습니다. 가장 큰 장애물 중 하나는 매일 기하급수적으로 증가하는 방대한 의류 이미지 데이터베이스를 처리해야 한다는 점이었습니다. 동시에 비슷한 패션 스타일에 대한 사용자의 이미지 쿼리에 대해 밀리초 이내에 빠른 응답을 제공해야 했습니다.
게다가 사용자가 업로드한 다양한 해상도, 각도, 크기의 대량의 사진을 처리해야 했습니다. 이러한 이미지를 효율적으로 저장, 인식, 이해, 비교하여 빠르고 정확한 결과를 제공할 수 있는 기술이 필요했습니다.
솔루션: 스타일피디아의 신경망으로 Milvus 도입
Mozat 팀은 해결책을 찾던 중 Milvus에서 해답을 찾았습니다. 주류 벡터 인덱스를 지원하고 수십억 개의 벡터 데이터 세트에 대한 실시간 검색이 가능한 Milvus는 스타일피디아의 이미지 검색 시스템을 위한 신경망으로서 이상적인 선택이었습니다.
이미지 검색 시스템은 네 가지 모듈로 구성되어 있습니다:
- 실시간 물체를 감지하고 의류 품목 및 분류를 식별하는 의류 감지.
- 특징 추출**: 이미지를 512차원 벡터로 변환합니다.
- 대규모 유사도 검색을 위한 벡터 유사도 검색.
- 후처리: 색상 및 중요 라벨 필터링을 사용하여 결과를 정제하고 이미지 품질 정렬을 보장합니다.
스타일피디아는 대규모 이미지 유사도 검색을 지원하기 위해 벡터 유사도 검색 모듈에서 Milvus를 활용합니다. 워크플로에는 두 가지 부분이 있습니다. 스토리지 측면에서는 객체 감지 및 특징 추출 모델이 전체 패션 이미지 라이브러리를 512차원 특징 벡터로 변환합니다. 그런 다음 이 벡터 데이터는 인덱싱되어 Milvus에 저장됩니다. 쿼리 측면에서는 머신러닝 모델이 사용자의 쿼리 이미지를 특징 벡터로 변환합니다. 그런 다음 Milvus는 쿼리 벡터와 가장 관련성이 높은 Top-K 결과를 찾기 위해 ANN 검색을 수행하여 해당 이미지 ID를 얻습니다. 마지막으로 후처리(필터링, 정렬 등)를 거쳐 유사한 이미지 모음을 사용자에게 반환합니다.
밀버스를 활용함으로써 스타일피디아는 세 가지 필수 기능을 혁신합니다.
- 유사한 의류 아이템 검색: 사용자는 자신의 옷 사진을 업로드하여 디지털 옷장에서 비슷한 제품을 찾을 수 있습니다.
- 의상 제안**: 사용자는 유사도 검색을 통해 특정 아이템이 포함된 패션 사진을 발견하여 새로운 구매나 독특한 코디를 할 수 있습니다.
- 패션 사진 추천**: 검색 기록과 디지털 옷장 콘텐츠를 분석하여 맞춤형 패션 사진 추천을 제공합니다.
결과: 패션 혁명
밀버스](https://zilliz.com/what-is-milvus)의 지원을 받은 스타일피디아는 패션 인텔리전스의 강자로 부상했습니다. 밀버스가 수십억 개의 벡터를 처리하고 원활하게 확장하면서 증가하는 데이터 양은 더 이상 걱정거리가 아니었습니다. 이제 스타일피디아는 사용자 쿼리에 대한 실시간 응답을 생성하여 사용자 경험을 크게 개선할 수 있었습니다. 사용자는 자신의 옷 이미지를 업로드하고 유사한 의류를 빠르게 선별하여 받아볼 수 있게 되었으며, 이를 통해 스타일피디아는 기술과 스타일 전문 지식의 교묘한 융합을 이룰 수 있었습니다.
밀버스를 통해 스타일피디아는 트렌드를 예측하고, 개인의 취향을 이해하고, 사용자가 자신의 스타일 정체성을 수용할 수 있도록 지원하는 패션의 동반자가 되었습니다.
결론: Mozat와 Milvus로 개인 스타일 여정 형성하기
Mozat와 Milvus의 협업은 패션 발견의 새로운 시대를 열었습니다. 스타일피디아는 단순한 앱이 아니라 인간의 창의성과 기계의 지능이 조화롭게 융합된 앱이 되었습니다. Mozat는 Milvus의 힘을 활용하여 사용자가 패션과 상호 작용하는 방식을 재정의함으로써 기술이 개인의 스타일 여정을 형성하는 파트너가 되는 미래를 위한 길을 열었습니다.