AI オブジェクト認識、CDN、ElasticSearch を使用してカスタム画像検索を作成する
AI オブジェクト認識、CDN、Elasticsearch を利用した画像検索エンジンを作成し、効率的な画像検索を促進します。
仕組み
「AI オブジェクト認識、CDN、および ElasticSearch を使用したカスタム画像検索の作成」というタイトルのワークフローは、効率的な画像検索エンジンを作成するように設計されています。相互接続された一連のノードを利用して画像を処理し、オブジェクトを認識し、簡単に取得できるようにメタデータを保存します。
1. トリガー ノード:
ワークフローは、新しい画像がアップロードされたときにプロセスを開始するトリガー ノードから始まります。これは、構成に応じて、Webhook または手動トリガーを介して行われる可能性があります。
2. 画像処理ノード:
トリガーされると、画像は AI オブジェクト認識サービスに送信されます。このノードは画像を分析してその中のオブジェクトを識別し、画像の内容を説明するメタデータを生成します。
3. データ フォーマット ノード:
オブジェクト認識後、メタデータはストレージ用に適切にフォーマットされます。このノードは、データ構造がワークフローの次のステップの要件と一致していることを確認します。
4. CDN アップロード ノード:
処理された画像はメタデータとともにコンテンツ配信ネットワーク (CDN) にアップロードされます。この手順により、画像配信が最適化され、複数の場所から画像にアクセスできるようになります。
5. ElasticSearch ノード:
CDN アップロードに続いて、メタデータが Elasticsearch ノードに送信されます。このノードはデータにインデックスを付け、高速かつ効率的な検索機能を可能にします。構造化データにより、ユーザーは画像メタデータに対して複雑なクエリを実行できます。
6. 応答ノード:
最後に、ワークフローは、検索結果を返すか、画像のアップロードとインデックス作成が成功したことを確認する応答ノードで終了します。
このプロセス全体を通じて、データはあるノードから次のノードにシームレスに流れ、画像が効率的に処理、保存、検索可能になることが保証されます。
主な機能
- AI オブジェクト認識:
ワークフローには高度な AI テクノロジーが統合されており、画像内のオブジェクトを自動的に識別して分類し、ビジュアル コンテンツの検索性を高めます。
- CDN 統合:
コンテンツ配信ネットワークを利用することで、ワークフローにより画像が迅速かつ確実にユーザーに配信され、全体的なユーザー エクスペリエンスが向上します。
- ElasticSearch インデックス:
Elasticsearch を使用すると強力な検索機能が可能になり、ユーザーは特定の基準とメタデータに基づいて画像を検索できるようになります。
- 自動化されたワークフロー:
画像のアップロードからインデックス作成までのプロセス全体が自動化され、手作業が軽減され、効率が向上します。
- スケーラビリティ:
このアーキテクチャはスケーラビリティをサポートしており、パフォーマンスを損なうことなく、より多くの画像やメタデータを追加できます。
ツールの統合
- AI オブジェクト認識サービス:
このノードは画像を処理してオブジェクトを検出および分類します。
- CDN ノード:
このノードは、配信を最適化するために、コンテンツ配信ネットワークへの画像のアップロードを処理します。
- ElasticSearch ノード:
このノードは画像メタデータのインデックス付けを担当し、効率的な検索機能を有効にします。
- トリガー ノード:
画像のアップロードなどの特定のイベントに基づいてワークフローを開始します。
API キーが必要です
• リクエストを認証し、画像処理を有効にするために、AI オブジェクト認識サービスの API キーが必要です。
・画像のアップロードやコンテンツ配信の管理にはCDNサービスのAPIキーが必要です。
• 画像メタデータのインデックス作成とクエリには、Elasticsearch サービスの API キーが必要です。
ワークフローが正しく機能するために、上記以外に追加の API キーや認証情報は必要ありません。
