口紅搜索引擎的故事（一篇有技術含量的文章）

時光容易把人拋，紅了櫻桃，爛了香蕉！

人工智慧技術在日常生活中的廣泛應用正在以驚人的速度在發展。ChatGPT 作為一種大型語言模型，具有很強的文本生成和對話生成能力，受到了廣泛關注和應用，其火爆程度前所未有！

這幾天，我沉浸在「油管」上捕捉新概念、學習新知識，有太多太多的新知識介紹，如：

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光看這些視頻的標題（鏈接省略），就讓人目不暇接，想入非非了。

 

今天我看到一個視頻，讓我忍不住地看了2-3遍，一個很有意思的視頻:

視頻講的是，一個IT鋼鐵直男給他女友買口紅的故事。

他叫西門良，他說，每年一到各種節日，還有女朋友的生日，他都會為該買什麼禮物而發愁，每當這個時候他都會拿出他的Siri問：給女朋友送什麼好呀？ [Siri答: 送口紅保平安呀] 。

他女友知道後說：你沒搞錯吧？ 平時想給我買什麼， 就把錢打過來就可以了，不要亂買，尤其是什麼口紅啊、眼影啊、衣服呀、什麼的，多半就是美麗的小垃圾，好吧，去幹活去！

結果作為一個有20年經驗的程序員，他花了66個小時做了一個只要上傳女朋友的照片，就可以知道哪只口紅適合她的（口紅搜索引擎），最終贏得了女朋友的芳心 . . . 。

不要小看這個IT鋼鐵直男，他在這個口紅搜索引擎中採用了很多新技術，包括AI 人工智慧等，如：在GitHub上找到一個叫做Jina的庫，說是一個叫做神經搜索的Python框架，使用了（谷歌）MediaPipe臉部特徵點映射演算法，谷歌團隊在人臉的3D模型中定義了468個特徵點，然後media pipe 可以通過使用機器學習演算法，把這468個特徵點映射到一張2D的圖片上面，使用K-means聚類演算法，把具有代表性的膚色和唇色各提取20個，然後把這20個顏色進行進一步的處理，找到了一個顏色的轉換方法，能夠把RGB轉換成色調飽和度和亮度。

Jina有一個套件叫做docarray，這是一個非常靈活的數據容器，既能夠同時把文字和數字數據放到裡面，也可以把一張圖片或者音樂這些二進位的文檔變成一個numpy數組，用最高的效率幫你存儲或者是傳送到前端，其次 docarray提供了一個非常高效的向量搜索方法，可以讓你在秒級之內完成百萬級別的向量搜索，通過docarray 就構建出來能夠表示口紅的Python類，把之前在notebook裡面做好的演算法遷移到doarray進行存儲和搜索。

最終在Jina的微信技術交流群，Jina的團隊提供技術支持和解答下，他的口紅搜索引擎就做好了，歷時7天累計66個小時的工作量。

看看吧，人家是AI大拿啊，別說讓我們普通人做，就是這些技術術語就夠我們喝一壺的。

有人說，有了人工智慧，素人／小白也能成專家。這要看站在什麼角度上看這個現象。

這好比，一個專業攝影師拿著專業攝影器材、相機拍活動照片，一個素人拿著iPhone 14 pro 也拍這個活動照片，因為「武器」好，iPhone 14 pro 有4800萬像素和智能設置。

這個素人可能不具備專業攝影師對攝影技術中的光圈、景深、快門速度、感光度等知識，只要這個素人會取景取物，可能素人拍出來的照片不比專業攝影師差多少。但是專業攝影師的功底和知識儲備卻是素人望其項背的，關鍵時刻見實力！

我只所以拿這個口紅搜索引擎視頻說故事，就是想說專業攝影師和素人／小白的差距，我們就是素人／小白，我們有了ChatGPT，有了人工智慧AI 等工具的幫助，如今我們也玩起了「專業攝影師」的把戲！（笑）

西門良Simon Liang（口紅搜索引擎）

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

#neuralsearch #jina #ai #lipstick #searchengine #口紅 #口紅試色 #人工智慧 #深度學習 #機器學習 #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新年快樂，兔年大吉！

哈哈，這篇文章立馬上了萬維讀者網-萬維博客推薦文章的導讀版，看來大家還是喜歡「有技術含量的文章」，繼續努力。😀

也上了萬維網-海二代的「今日導讀」版，繼續為大家寫喜聞樂見的文章。😀

（全文完）

本文作者：亞特蘭大房地產經紀，著名網路房地產知識撰稿人Willy Rong。

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