# sisi - 로컬 시맨틱 이미지 검색 CLI 도구

> Clean Markdown view of GeekNews topic #17817. Use the original source for factual precision when an external source URL is present.

## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=17817](https://news.hada.io/topic?id=17817)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/17817.md](https://news.hada.io/topic/17817.md)
- Type: news
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2024-11-18T09:52:02+09:00
- Updated: 2024-11-18T09:52:02+09:00
- Original source: [github.com/frost-beta](https://github.com/frost-beta/sisi)
- Points: 6
- Comments: 0

## Summary

sisi는 써드파티 API 없이 로컬에서 시맨틱 이미지 검색을 수행하는 CLI 도구로, Node.js 기반의 머신러닝 프레임워크인 node-mlx를 사용하여 이미지 임베딩 인덱스를 생성하고 검색합니다. 이 도구는 OpenAI의 CLIP 모델을 활용하여 이미지 임베딩을 계산하고, 쿼리 문자열과 색인된 임베딩 간의 코사인 유사도를 계산하여 이미지를 검색합니다. 애플실리콘 맥과 x64/arm64 리눅스 플랫폼을 지원하며, 데이터베이스 없이도 수만 장의 사진을 빠르게 검색할 수 있습니다.

## Topic Body

- 써드파티 API 없이 로컬에서 시맨틱 이미지 검색을 하는 CLI  
- Node.js 용 머신러닝 프레임워크인 node-mlx 기반으로 이미지 임베딩 인덱스를 생성하고 검색함   
- 지원 플랫폼   
  - GPU : 애플실리콘 맥   
  - CPU : x64 맥, x64/arm64 리눅스  
- `sisi index <target>` 로 특정 폴더의 이미지에 대한 인덱스 생성  
- `sisi search 'cat jumping'` 으로 특정 내용을 포함한 이미지 검색   
### 작동 방식  
- 인덱스는 [OpenAI의 CLIP 모델](https://github.com/openai/CLIP)을 이용하여 이미지 임베딩을 계산한 뒤에, binary JSON으로 저장됨   
- 이미지 검색은 쿼리 문자열과 색인된 임베딩 간의 코사인 유사도를 계산  
- 데이터베이스가 없으며, 검색을 할 때마다 저장된 모든 임베딩에 대해 계산이 수행. 수만 장의 사진이 있어도 매우 빠름   
- CLIP 모델의 자바스크립트 구현체는 [frost-beta/clip](https://github.com/frost-beta/clip)을 이용

## Comments



_No public comments on this page._