Crie uma pesquisa de imagens personalizada com AI Object Recognition, CDN e ElasticSearch

Como funciona

O fluxo de trabalho intitulado "Criar uma pesquisa de imagens personalizada com reconhecimento de objetos AI, CDN e ElasticSearch" foi projetado para criar um mecanismo de pesquisa de imagens eficiente. Ele utiliza uma série de nós interconectados para processar imagens, reconhecer objetos e armazenar metadados para fácil recuperação.

1. Nó acionador:

o fluxo de trabalho começa com um nó acionador que inicia o processo quando uma nova imagem é carregada. Isso pode ser por meio de um webhook ou de um gatilho manual, dependendo da configuração.

2. Nó de processamento de imagem:

uma vez acionada, a imagem é enviada para um serviço de reconhecimento de objetos de IA. Este nó analisa a imagem para identificar objetos dentro dela, gerando metadados que descrevem o conteúdo da imagem.

3. Nó de formatação de dados:

Após o reconhecimento do objeto, os metadados são formatados adequadamente para armazenamento. Este nó garante que a estrutura de dados esteja alinhada com os requisitos das próximas etapas do fluxo de trabalho.

4. Nó de upload de CDN:

a imagem processada, junto com seus metadados, é então carregada em uma rede de distribuição de conteúdo (CDN). Esta etapa otimiza a entrega de imagens e garante que as imagens sejam acessíveis de vários locais.

5. Nó ElasticSearch:

Após o upload do CDN, os metadados são enviados para um nó Elasticsearch. Este nó indexa os dados, permitindo recursos de pesquisa rápidos e eficientes. Os dados estruturados permitem aos usuários realizar consultas complexas nos metadados da imagem.

6. Nó de resposta:

Finalmente, o fluxo de trabalho termina com um nó de resposta que retorna os resultados da pesquisa ou confirma o upload e a indexação bem-sucedidos da imagem.

Ao longo desse processo, os dados fluem perfeitamente de um nó para o outro, garantindo que as imagens sejam processadas, armazenadas e tornadas pesquisáveis ​​de maneira eficiente.

Principais recursos

- Reconhecimento de objetos de IA:

o fluxo de trabalho integra tecnologia avançada de IA para identificar e categorizar automaticamente objetos em imagens, melhorando a capacidade de pesquisa do conteúdo visual.

- Integração CDN:

Ao utilizar uma rede de distribuição de conteúdo, o fluxo de trabalho garante que as imagens sejam entregues de forma rápida e confiável aos usuários, melhorando a experiência geral do usuário.

- Indexação do ElasticSearch:

o uso do Elasticsearch permite recursos de pesquisa avançados, permitindo que os usuários encontrem imagens com base em critérios e metadados específicos.

- Fluxo de trabalho automatizado:

todo o processo, desde o upload da imagem até a indexação, é automatizado, reduzindo o esforço manual e aumentando a eficiência.

- Escalabilidade:

a arquitetura oferece suporte à escalabilidade, permitindo a adição de mais imagens e metadados sem comprometer o desempenho.

Integração de ferramentas

- Serviço de reconhecimento de objetos AI:

este nó processa imagens para detectar e classificar objetos.

- Nó CDN:

este nó lida com o upload de imagens para uma rede de distribuição de conteúdo para entrega otimizada.

- Nó ElasticSearch:

Este nó é responsável por indexar os metadados da imagem, permitindo recursos de pesquisa eficientes.

- Trigger Node:

inicia o fluxo de trabalho com base em eventos específicos, como uploads de imagens.

Chaves de API necessárias

• As chaves de API do serviço de reconhecimento de objetos de IA são necessárias para autenticar solicitações e permitir o processamento de imagens.

• As chaves API do serviço CDN são necessárias para fazer upload de imagens e gerenciar a entrega de conteúdo.

• As chaves de API do serviço Elasticsearch são necessárias para indexar e consultar os metadados da imagem.

Nenhuma chave de API ou credencial adicional é necessária além das mencionadas acima para que o fluxo de trabalho funcione corretamente.