MemeMeow-Studio/MemeMeow

解決する課題

MemeMeowは、特定のファイル名や手動タグを覚える必要をなくす、自然言語によるミーム検索ツールです。「無力感を表現する」や「朝の通勤者」といった、伝えたいシーンや気分を説明することで、最適なミームを見つけることができます。

仕組み

このシステムは、テキストと視覚的な埋め込み（embeddings）を組み合わせてミームを検索可能にしています。

• セマンティック検索: 埋め込みモデルを使用して、自然言語による説明に基づいたQ&A形式の検索を可能にします。
• 自動コンテキスト理解: 統合されたOpenCode Agentがアップロードされた画像を分析し、手動タグ付けなしで構造化された説明とコンテキストを生成します。
• 視覚的類似性: DINOv2ビジョンモデルを採用し、視覚的に類似した画像の最近傍探索を実行します。
• ハイブリッドアップロード: ユーザーは「直接アップロード」（ファイル名と視覚ベクトルを使用）または「フル分析」（AIエージェントを使用して画像の起源、用途、意味を判断）を選択できます。

対象ユーザー

大量のミームコレクションを管理しており、手動のフォルダ整理ではなく、自然言語や視覚的な類似性を使って高速かつ直感的に検索したいと考えている個人。

ハイライト

• AIによるタグ付け: AIエージェントを介して、画像のコンテキストと説明を自動生成します。
• マルチモーダル検索: テキストベースのセマンティック検索と画像ベースの視覚的類似性検索の両方をサポートしています。
• Webベースの管理: Vue 3インターフェースを備えており、ミームの閲覧、フィルタリング、コレクションへの整理が可能です。
• コンテナ化されたデプロイ: PostgreSQL/pgvectorバックエンドを備え、Docker Composeで簡単にデプロイできます。