diff --git a/siglip_interface.py b/siglip_interface.py
new file mode 100644
index 0000000..5429845
--- /dev/null
+++ b/siglip_interface.py
@@ -0,0 +1,111 @@
+from PIL import Image
+from transformers import AutoProcessor, AutoModel, SiglipTextConfig
+import torch
+from typing import List, Union, Optional
+import os
+
+class SigLIPInterface:
+    def __init__(
+        self,
+        model_name: str = "google/siglip-base-patch16-224",
+        max_position_embeddings: int = 64,
+        device: Optional[str] = None
+    ):
+        """
+        初始化 SigLIP 接口
+        
+        Args:
+            model_name: 模型名称或路径
+            max_position_embeddings: 最大位置编码长度，默认为64
+            device: 设备名称 (cuda/cpu)，如果为None则自动选择
+        """
+        self.device = device if device else "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+        
+        # 加载模型配置
+        text_config = SiglipTextConfig.from_pretrained(model_name)
+        text_config.max_position_embeddings = max_position_embeddings
+        
+        # 加载模型和处理器
+        self.model = AutoModel.from_pretrained(
+            model_name,
+            text_config=text_config,
+            ignore_mismatched_sizes=True
+        ).to(self.device)
+        
+        self.processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)
+        
+    def compute_similarity(
+        self,
+        image: Union[str, Image.Image],
+        texts: List[str],
+        return_probs: bool = True
+    ) -> torch.Tensor:
+        """
+        计算图像和文本的相似度
+        
+        Args:
+            image: 图像路径或 PIL Image 对象
+            texts: 文本列表
+            return_probs: 是否返回概率值（True）或原始logits（False）
+            
+        Returns:
+            相似度分数张量
+        """
+        # 处理输入图像
+        if isinstance(image, str):
+            if not os.path.exists(image):
+                raise FileNotFoundError(f"Image file not found: {image}")
+            image = Image.open(image).convert("RGB")
+            
+        # 处理输入
+        inputs = self.processor(
+            text=texts,
+            images=image,
+            padding="max_length",
+            return_tensors="pt"
+        ).to(self.device)
+        
+        # 计算相似度
+        with torch.no_grad():
+            outputs = self.model(**inputs)
+            logits = outputs.logits_per_image
+            
+            if return_probs:
+                return torch.sigmoid(logits)
+            return logits
+            
+    def get_similarity_score(
+        self,
+        image: Union[str, Image.Image],
+        text: str
+    ) -> float:
+        """
+        获取单个图像和文本的相似度分数
+        
+        Args:
+            image: 图像路径或 PIL Image 对象
+            text: 文本字符串
+            
+        Returns:
+            相似度分数（0-1之间）
+        """
+        scores = self.compute_similarity(image, [text])
+        return scores[0][0].item()
+
+# 使用示例
+if __name__ == "__main__":
+    # 创建接口实例
+    siglip = SigLIPInterface()
+    
+    # 示例用法
+    image_path = "image.png"
+    text = "这里有一个非常精美的盒子。"
+    
+    # 计算相似度
+    score = siglip.get_similarity_score(image_path, text)
+    print(f"相似度分数: {score:.2%}")
+    
+    # 批量计算
+    texts = ["这里有一个非常精美的盒子。", "这是一段示例文本", "这里有一个非常精美的商品。"]
+    scores = siglip.compute_similarity(image_path, texts)
+    print(f"批量相似度分数: {scores}") 
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