口红搜索引擎的故事（一篇有技术含量的文章）

时光容易把人抛，红了樱桃，烂了香蕉！

人工智能技术在日常生活中的广泛应用正在以惊人的速度在发展。ChatGPT 作为一种大型语言模型，具有很强的文本生成和对话生成能力，受到了广泛关注和应用，其火爆程度前所未有！

这几天，我沉浸在“油管”上捕捉新概念、学习新知识，有太多太多的新知识介绍，如：

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光看这些视频的标题（链接省略），就让人目不暇接，想入非非了。

今天我看到一个视频，让我忍不住地看了2-3遍，一个很有意思的视频:

视频讲的是，一个IT钢铁直男给他女友买口红的故事。

他叫西门良，他说，每年一到各种节日，还有女朋友的生日，他都会为该买什么礼物而发愁，每当这个时候他都会拿出他的Siri问：给女朋友送什么好呀？ [Siri答: 送口红保平安呀] 。

他女友知道后说：你没搞错吧？ 平时想给我买什么， 就把钱打过来就可以了，不要乱买，尤其是什么口红啊、眼影啊、衣服呀、什么的，多半就是美丽的小垃圾，好吧，去干活去！

结果作为一个有20年经验的程序员，他花了66个小时做了一个只要上传女朋友的照片，就可以知道哪只口红适合她的（口红搜索引擎），最终赢得了女朋友的芳心。

不要小看这个IT钢铁直男，他在这个口红搜索引擎中采用了很多新技术，包括AI 人工智能等，如：在GitHub上找到一个叫做Jina的库，说是一个叫做神经搜索的Python框架，使用了（谷歌）MediaPipe脸部特征点映射算法，谷歌团队在人脸的3D模型中定义了468个特征点，然后media pipe 可以通过使用机器学习算法，把这468个特征点映射到一张2D的图片上面，使用K-means聚类算法，把具有代表性的肤色和唇色各提取20个，然后把这20个颜色进行进一步的处理，找到了一个颜色的转换方法，能够把RGB转换成色调饱和度和亮度。

Jina有一个套件叫做docarray，这是一个非常灵活的数据容器，既能够同时把文字和数字数据放到里面，也可以把一张图片或者音乐这些二进制的文档变成一个numpy数组，用最高的效率帮你存储或者是传送到前端，其次 docarray提供了一个非常高效的向量搜索方法，可以让你在秒级之内完成百万级别的向量搜索，通过docarray 就构建出来能够表示口红的Python类，把之前在notebook里面做好的算法迁移到doarray进行存储和搜索，

最终在Jina的微信技术交流群，Jina的团队提供技术支持和解答下，他的口红搜索引擎就做好了，历时7天累计66个小时的工作量。

看看吧，人家是AI大拿啊，别说让我们普通人做，就是这些技术术语就够我们喝一壶的。

有人说，有了人工智能，素人/小白也能成专家。这要看站在什么角度上看这个现象。

这好比，一个专业摄影师拿着专业摄影器材、相机拍活动照片，一个素人拿着iPhone 14 pro 也拍这个活动照片，因为“武器”好，iPhone 14 pro 有4800 万像素和智能设置。

这个素人可能不具备专业摄影师对摄影技术中的光圈、景深、快门速度、感光度等知识，只要这个素人会取景取物，可能素人拍出来的照片不比专业摄影师差多少。但是专业摄影师的功底和知识储备却是素人望其项背的，关键时刻见实力！

我只所以拿这个口红搜索引擎视频说故事，就是想说专业摄影师和素人/小白的差距，我们就是素人/小白，我们有了ChatGPT，有了人工智能AI 等工具的帮助，如今我们也玩起了“专业摄影师”的把戏！（笑）

西门良Simon Liang （口红搜索引擎）

Programmer spends 66 hours building an AI to choose a lipstick for girlfriend!

#neuralsearch #jina #ai #lipstick #searchengine #口红 #口红试色 #人工智能 #深度学习 #机器学习 #python

Lipstick database

Overview of model structure

Spending 66 Hours To Build a Lipstick-Choosing AI | by Alex C-G | Jina AI | Medium

https://medium.com/jina-ai/spending-66-hours-to-build-a-lipstick-choosing-ai-7fbf316e0ad4

祝大家2023新年快乐，兔年大吉！

（全文完）

本文作者：亚特兰大房地产经纪，著名网络房地产知识撰稿人Willy Rong。

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