后端结构

/retrieval_api/
├── models/                   
│   ├── epoch_latest.pt       
│   └── cn_clip/              
│       ├── ViT-H-14.pt       
│       └── clip/             
│           └── ...
├── main_corpus.py
├── utils.py
├── config.py
└── ...

说明：epoch_latest.pt，ViT-H-14.pt，retrieval_db_backup.sql.gz 这三个大文件未包含在当前仓库中。其中：

• ViT-H-14.pt可由代码自动下载
• epoch_latest.pt，retrieval_db_backup.sql.gz 需要手动进行设备间传输
• epoch_latest.pt 需存放于 /surf/api/models/ 目录下

向量数据库

PostgreSQL数据库：retrieval_db

数据库结构：两大“物化视图”+三组“源表”

1. 两大“物化视图”

• image_corpus: src, id, embedding

• text_corpus: src, id, embedding

2. 三组“源表” （共约52万有效metadata，其中119,941文本数据，399,982图片数据，数据量共519,923）

• zj_text, zj_image 浙江省博物院
• tw_text, tw_image 台北故宫博物院
• surf_text, surf_image 敦煌数据集

数据库部署

备份文件：retrieval_db_backup.sql.gz

目标服务器准备

# 1. 安装 PostgreSQL  
sudo apt update  
sudo apt install postgresql postgresql-contrib  

# 2. 创建数据库用户（交互式）并创建数据库  
sudo -u postgres createuser --interactive  
sudo -u postgres createdb retrieval_db  

# 3. 导入数据（先解压备份文件，然后导入）  
gunzip -c retrieval_db_backup.sql.gz > retrieval_db_backup.sql  
psql -h localhost -U postgres -d retrieval_db < retrieval_db_backup.sql  

# 可选：导入后删除中间的 SQL 文件以节省空间  
rm retrieval_db_backup.sql

模型

/models/
├── epoch_latest.pt          # checkpoints
└── cn_clip/                 # CN-CLIP 预训练底座
    ├── ViT-H-14.pt
    └── ...

后端推理用时（编码+归一化+similarity search，已经过ivfflat优化）

• image_to_text: ~0.17s
• text_to_image: ~0.13s

CN-CLIP 预训练底座部署：参考cnclip官方说明OFA-Sys/Chinese-CLIP: Chinese version of CLIP which achieves Chinese cross-modal retrieval and representation generation.

虚拟环境配置

• 确保 Python 环境有 torch、cn_clip、pgvector、psycopg2 等依赖
• 可参考requirements.txt

路径设置

• 请在启动前检查修改文件路径，如checkpoints路径

command

• 启动服务：uvicorn main_corpus:app

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