ai_Image_review/README.md

# AI 图片去重审核系统

基于 DashScope 多模态 Embedding + DashVector 向量数据库的图片相似度检测系统。

## 功能特性

- 使用 DashScope 多模态 Embedding 生成图片向量
- 使用 DashVector 进行高效向量相似度搜索
- 支持 pHash 感知哈希预筛选
- 异步批量下载和处理图片
- 自动标记重复图片并记录相似度分数
- 守护模式运行，无数据时等待 2 秒后继续检查

## 环境要求

- Python 3.8+
- MySQL 数据库
- DashScope API Key
- DashVector API Key

## 安装

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 配置

创建 `config.ini` 配置文件：

```ini
[database]
host = localhost
port = 3306
user = root
password = your_password
database = your_database
charset = utf8mb4

[dashscope]
api_key = your_dashscope_api_key

[dashvector]
api_key = your_dashvector_api_key
endpoint = your_endpoint
collection_name = image_vectors
vector_dimension = 1024

[image]
cdn_base = https://your-cdn.com/

[similarity]
phash_threshold = 5
vector_threshold = 0.94

[process]
batch_size = 100
concurrent_downloads = 10
log_level = INFO
log_file = image_similarity.log
```

## 使用方法

```bash
# 处理新图片 (status='draft', similarity='draft')
python image_similarity_check.py

# 重新处理失败的图片 (status='draft', similarity='recalc')
python image_similarity_recalc.py

# 查看统计报告
python stats_similarity.py
```

## 服务器部署

```bash
# 启动服务
./start_similarity.sh start

# 停止服务
./start_similarity.sh stop

# 强制停止
./start_similarity.sh force-stop

# 重启
./start_similarity.sh restart

# 查看进程状态
./start_similarity.sh status

# 查看统计报告
./start_similarity.sh stats

# 查看日志
./start_similarity.sh logs

# 实时查看日志
./start_similarity.sh logs-follow
```

## 项目结构

```
├── image_similarity_check.py   # 主程序：处理新图片
├── image_similarity_recalc.py  # 重算程序：处理失败的图片
├── stats_similarity.py         # 统计脚本：查看处理结果
├── start_similarity.sh         # 部署脚本：服务启停管理
├── query_status.py             # 查询处理状态
├── reset_data.py               # 重置数据
├── reset_vector.py             # 重置向量库
├── config.ini                  # 配置文件
└── requirements.txt            # 依赖包
```

## 工作流程

1. 从数据库获取待处理图片 (`status='draft'`, `similarity='draft'`)
2. 拼接 CDN URL：`cdn_base + image_url`
3. 调用 DashScope API 获取 1024 维向量
4. 在 DashVector 中搜索 topk=3 相似图片
5. 计算相似度：`similarity = 1.0 - score`
6. 判断结果：
   - `similarity >= 0.94` → 标记为重复 (`status='similarity'`)
   - `similarity < 0.94` → 标记为不重复 (`status='tag_extension'`)，向量入库
   - 处理失败 → 标记为待重算 (`similarity='recalc'`)