はじめに

株式会社NTTデータデジタルサクセスソリューション事業部で Databricks や AWS を推進している nttd-saitouyun です。

今回は社内の勉強向けに作ったデモをご紹介します。

このデモは、Databricks のマーケットプレイスで公開される Shutterstock のデータ（非構造データを含む）を探索しながら以下の点を理解するものです。

Databricks Marketplace の使い方【★】
Shutterstock のデータの扱い方【★】
生成AIを活用したノーコードのデータ探索【★】
生成AIを活用したノーコードのデータエンジニアリング【★】
ベクトル検索によるあいまい検索【◆】
画像のデータ処理

本書では【◆】の項目について記載します。【★】の内容については以下の記事をご覧ください。

Databricks でベクトル検索(あいまい検索)をする

Databricks で Shutterstock のデータを自然言語で処理するではノーコードでデータ加工をしました。

このノートブックでは、テキストをベクトル化しあいまい検索をすることで探したい画像を見つけます。

ベクトル検索の準備-その１

テキストをベクトル化（Embedding）するためにLLMを利用します。
左のペインから「クラスター」を選択し、以下の画像にあるようにベクトル検索を行うためもコンピューティングリソースを立ち上げます。

ベクトル検索の準備-その２

ベクトル検索で利用するライブラリをインストールしておきます。

%pip install databricks-vectorsearch
dbutils.library.restartPython()

ベクトル検索の準備-その３

ベクトル化するテーブルはチェンジデータフィード（テーブルの変更情報を連携する機能）を有効化するあるため、以下のコードを実行します。(今回は利用しませんが、データに更新があった場合に変更データに対してベクトル化を実行するのに必要になります。)

ALTER TABLE `demo_saitouyun`.`demo001`.`cleaned_image_metadata` SET TBLPROPERTIES (delta.enableChangeDataFeed = true)

カタログエクスプローラから処理対象のテーブル「cleaned_image_metadata」を選択します。「作成」を押し、「ベクトル検索インデックス」を選択します。

ベクトル検索のインデックス作成ページが開いきますので、名前や主キーなどの情報を入力します。エンドポイントには準備で作成したコンピューティングリソース（vector-search-01）を指定します。

埋め込みソース列はベクトル化したいカラム（Keywords）を指定します。埋め込みモデルはEmbeddingを行う生成AI（LLM）を選択します。今回はデフォルトで利用可能なものを選択しますが、AWSであればAmazon Bedrock、AzureであればOpenAIのLLMを呼び出すことも可能です。

インデックスが作成されるとカタログエクスプローラに表示されます。もちろん、このインデックスもテーブル同様のアクセス制御などを行うことができます。

ベクトル検索であいまい検索してみる

いよいよ本題のあいまい検索です。

まずはKEYWORDS列にどのようなデータは入っているか確認してみます。

画像に関するキーワードがカンマ区切りで羅列されています。これをSQLなどで検索するのは難しそうですね。

実ユースケースでも、SNSのタグや商品名（○○コーヒー、○○コーヒー 500ml 12本入り、○○コーヒー 1ダース）、企業名（前株、後株、略称）など、データ分析の中であいまい検索したいケースは多いのではないでしょうか？

では、実際にあいまい検索をしてみましょう。

まずは、エンドポイントと先ほど作成したインデックスから検索用のオブジェクトを作成します。

endpoint_name = "vector-search-01"
index_name = "demo_saitouyun.demo001.index_keyward_image_metadata"

from databricks.vector_search.client import VectorSearchClient

client = VectorSearchClient()
index = client.get_index(endpoint_name=endpoint_name, index_name=index_name)

以下のコードであいまい検索ができます。キーワードは「japanese food」で一致度が上位10件のデータを取得します。

results = index.similarity_search(
    query_text="japanese food",
    columns=["ASSET_ID", "KEYWORDS", "JAPANESE_DESCRIPTION"],
    num_results=10
)

結果を見てみましょう。

target_asset_file_path = []
image_dir_path = "dbfs:/Volumes/shutterstock_free_sample_dataset_1000_high_resolution_images_metadata/sample_datasets/set1_image_files/medium/"

print('----------------------------------------')
for i in range(results['result']['row_count']):
    print(' ASSET_ID: '+ str(results['result']['data_array'][i][0]))
    print(' JAPANESE_DESCRIPTION: '+ str(results['result']['data_array'][i][2]))
    print(' KEYWORDS: '+ str(results['result']['data_array'][i][1]))
    print(' score: '+ str(results['result']['data_array'][i][3]))
    print('----------------------------------------')

    asset_id = int(results['result']['data_array'][i][0])
    image_file_path = image_dir_path + str(asset_id) + ".jpg"
    target_asset_file_path.append(image_file_path)

----------------------------------------
 ASSET_ID: 1101947432.0
 JAPANESE_DESCRIPTION: N/A
 KEYWORDS: asia,asian,background,bar,card,cartoon,character,collection,color,comic,concept,cuisine,delicious,design,dinner,drawing,east,element,face,fish,flat,food,fresh,graphic,icon,illustration,isolated,japan,japanese,lunch,meal,menu,oriental,poster,retro,rice,roll,salmon,sashimi,seafood,set,shrimp,sign,style,sushi,symbol,traditional,tuna,vintage
 score: 0.0032143143
----------------------------------------
 ASSET_ID: 1890038536.0
 JAPANESE_DESCRIPTION: 黒い背景にポルトベロ・キノコ、焼き上げ、チェダー・チーズ、チェリー・トマト、セージを詰めたもの
 KEYWORDS: asian,baked,boneless top chuck steak,brown,caps,cheese,chinese,cooking,copy space,cultivated mushroom,edible,edible mushroom,food,fungi,fungus,gourmet,green,harvest,herbs,ingredient,ingredients,japanese,leaf,metal background,mushroom,mushrooms,nobody,noodles,organic,plant,portabello,portobello,portobello mushrooms,raw,sage,shiitake,shiitake mushroom,shitake,stipe,stuffed,tasty,tomato,uncooked,vegetable,whole
 score: 0.0032120633
----------------------------------------
 ASSET_ID: 155154827.0
 JAPANESE_DESCRIPTION: テーブルの上に麺とトマトを入れたきのこ汁
 KEYWORDS: carrots,cooking,cuisine,dish,first course,food,forest,fresh,mushrooms,national,noodles,organic,parsley,plate,russian,soup,spoon,table,tomatoes,wood
 score: 0.0030425899
----------------------------------------
 ASSET_ID: 1328658620.0
 JAPANESE_DESCRIPTION: ラーメン – 麺類、野菜類、鶏肉のスープ
 KEYWORDS: background,boiled,bowl,broth,carrot,carrots,chicken,chinese,cooking,cuisine,cutting,delicious,diet,dining,dinner,dish,eat,egg,eggs,food,fresh,garlic,gourmet,healthy,herbs,ingredients,leaves,lettuce,lunch,meal,noodles,nutrition,onion,overhead,pasta,plate,prepare,ramen,restaurant,seasonings,soup,spaghetti,spices,stew,table,vegetable,vegetables,vegetarian,vertical,view
 score: 0.00294285
----------------------------------------
 ASSET_ID: 1469988896.0
 JAPANESE_DESCRIPTION: 魚料理 – 魚のすり身と野菜の揚げ物
 KEYWORDS: appetizer,asparagus,background,baked,cod,dine,dining,dinner,dish,eating,filet,fillet,fillets,fish,flatfish,flounder,food,fried,garnish,grill,grilled,healthy,horizontal,lemon,lunch,meal,meat,nutrient,nutrition,omega3,paper,parsley,plate,portion,prepared,roast,roasted,salad,seafood,sole,steak,vegetable,vegetables,white,wooden,wooden background
 score: 0.0028900427
----------------------------------------
 ASSET_ID: 365239061.0
 JAPANESE_DESCRIPTION: 金属錫の中に塩を入れた赤いキャビア。黒いテーブルの塩に。テキストの空き領域。
 KEYWORDS: appetizer,background,black,can,canned,caviar,caviare,circle,conserve,copyspace,cuisine,delicious,dinner,fish,food,gourmet,healthy,ingredient,luxurious,luxury,meal,metal,orange,prepared,raw,red,refreshment,roe,salmon,salt,salty,sea,seafood,snack,space,tasty,text,tin,tinned,wood,wooden
 score: 0.0028792794
----------------------------------------
 ASSET_ID: 1760122031.0
 JAPANESE_DESCRIPTION: 木の板にレモンとローズマリーを乗せた蒸し鮭の切り身
 KEYWORDS: appetizer,background,bar-b-q,barbecue,board,cooked,delicious,dinner,dish,eating,filet,fillet,fish,food,fresh,fried,garnish,grill,grilled,healthy,lemon,lunch,meal,meat,menu,nobody,nutrient,omega-3,omega3,plank,plate,prepared,roast,roasted,rosemary,salmon,seafood,steamed,table,timber,vegetable,wooden
 score: 0.002852626
----------------------------------------
 ASSET_ID: 1131405236.0
 JAPANESE_DESCRIPTION: 白い背景に生の生の茶色のシイタケ2つの半分のグループ
 KEYWORDS: 2,asian,background,beige,black,bright,bronze,brown,chinese,close,closeup,couple,creamy,dark,deep,edodes,firm,food,forest,fresh,fungi,fungus,gilled,golden,half,halved,isolated,japanese,large,meaty,medicinal,mushroom,oak,oakwood,oriental,pair,plump,raw,sawtooth,shii,shiitake,shitake,spongy,tan,texture,traditional,two,uncooked,white,winter
 score: 0.002840009
----------------------------------------
 ASSET_ID: 1816576133.0
 JAPANESE_DESCRIPTION: 陶磁器の皿にシャンテレルを入れ、木のテーブルの上に生のキノコを入れたスープ
 KEYWORDS: carrots,chanterelles,cooking,dish,first,food,forest,fresh,kitchen,mushroom,mushrooms,national,parsley,plate,russian,soup,spoon,table,wooden
 score: 0.002833582
----------------------------------------
 ASSET_ID: 1931144642.0
 JAPANESE_DESCRIPTION: フライパンにシャンピニオンとホウレンソウを入れたリゾット
 KEYWORDS: antipasti,appetizer,asian,background,broth,butter,champignon,chinese,cooked,cooking,cuisine,dinner,dish,edible,fast,fastfood,food,fried,gastronomy,italian,kitchen,lunch,meal,mushroom,pan,plate,pot,poultry,preparing,restaurant,rice,risotto,roast,roasted,spinach,spoon,thai,vegetable,vegetables,vine,white
 score: 0.002832815
----------------------------------------

これだけだとよくわからないですよね。画像を実際に表示して意図した検索ができているか確認してみましょう。

前回の記事で作成した画像を含むテーブル（image_data）に対して、対象のデータのみを抽出して表示してみます。

from pyspark.sql.functions import col

image_df = spark.read.table("demo_saitouyun.demo001.image_data")
filtered_image_df = image_df.filter(col("image.origin").isin(target_asset_file_path))
display(filtered_image_df)

しいたけ、寿司、ラーメンなど確かに日本食っぽいデータが抽出できました。（もともとのスコア（一致度）がイマイチなのでそもそも日本食のデータが少ないかもしれません）

検索キーワードを「日本食」（日本語）に変更してみましょう。

results = index.similarity_search(
    query_text="日本食",
    columns=["ASSET_ID", "KEYWORDS", "JAPANESE_DESCRIPTION"],
    num_results=10
)

以降の画像を表示するまでのコードは同じです。

どうでしょうか。やや日本語が減った気がしますね。
これはキーワードをベクトル化する際に使ったモデルが英語向けであるためです。

日本語での検索の精度を上げるためには、多言語対応しているモデルを利用することで実現できます。

おわりに

このノートブックでは、非構造データの活用をテーマにし、テキストデータの処理について扱いました。

テキストデータに対し、LLMを使い、ベクトル検索（あいまい検索）を行い、データを抽出しました。そして、対象のデータの画像を表示しました。

Databricksでは非構造データを簡単に管理し、様々な方法で活用できること、ご理解いただけましたら幸いです。

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