في هذا القسم، سنغوص في عملية بناء نظام استرجاع وتوليد متعدد الوسائط (RAG) من النهاية إلى النهاية باستخدام GPT-4 و Llama Index.

أولاً، سنقوم بإعداد البيئة اللازمة من خلال تثبيت الحزم المطلوبة، بما في ذلك نموذج CLIP ومكتبة Llama Index. سنقوم أيضًا بتكوين مفتاح API OpenAI لتمكين استخدام GPT-4.

بعد ذلك، سنركز على جمع البيانات وإعدادها. سنقوم بتنزيل مجموعة من الصور المتعلقة بسيارات تسلا واستخدام GPT-4 لتوليد وصفات نصية مفصلة لكل صورة. سيتم استخدام هذه الوصفات كقطع نصية لتعزيز متجر المتجهات الخاص بنا.

بعد ذلك، سنستكشف كيفية إنشاء متجر متجهات متعدد الوسائط باستخدام Quadrant، وهو متجر متجهات يدعم كلاً من البيانات النصية والصور. سنقوم بإعداد سياق التخزين اللازم وتحميل البيانات من دليل ويكيبيديا المختلط، والذي يحتوي على بيانات نصية وصور.

بعد إعداد البيانات، سنقوم بتنفيذ خط أنابيب الاسترجاع متعدد الوسائط. سيقوم هذا الخط الأنابيب باسترجاع أفضل 3 قطع نصية وأفضل 3 صور ذات صلة بسؤال المستخدم. سنستخدم بعد ذلك هذه النتائج المسترجعة لتعزيز المدخلات إلى نموذج GPT-4، والذي سيقوم بتوليد الاستجابة النهائية.

طوال العملية، سنقدم أمثلة وسنوضح وظيفة نظام RAG متعدد الوسائط. بحلول نهاية هذا القسم، ستكون لديك فهم راسخ لكيفية بناء نظام RAG متعدد الوسائط من النهاية إلى النهاية والذي يجمع بين البيانات النصية والصور لتعزيز قدرات نماذج اللغة الكبيرة.

لإعداد البيئة لبناء نظام استرجاع وتوليد متعدد الوسائط (RAG)، نحتاج إلى تثبيت الحزم اللازمة وإعداد المكونات المطلوبة. فيما يلي دليل خطوة بخطوة:

1. تثبيت الحزم المطلوبة:

   • تثبيت نموذج clip لتوليد تضمينات الصور.
   • تثبيت حزمة openai للوصول إلى نموذج اللغة GPT-4.
   • تثبيت حزمة lama-index لإنشاء متجر المتجهات متعدد الوسائط وخط الأنابيب الاسترجاعي.
   • تثبيت أي حزم مساعدة أخرى حسب الحاجة.

2. إعداد مفاتيح API:

   • الحصول على مفتاح API OpenAI وتخزينه بأمان في بيئتك.

3. إنشاء الدلائل:

   • إنشاء دليل input_images لتخزين الصور المدخلة.
   • إنشاء دليل mixed_wiki لتخزين بيانات النص والصور من ويكيبيديا.

4. تنزيل وإعداد البيانات:

   • تنزيل مجموعة من الصور المتعلقة بالموضوع الذي تريد تغطيته، مثل طرازات سيارات تسلا المختلفة.
   • استخدم النص المقدم لتنزيل الصور وبيانات النص من صفحات ويكيبيديا ذات الصلة.

5. إعداد متجر المتجهات متعدد الوسائط:

   • إنشاء مثيل QuadrantClient لإدارة متجر المتجهات متعدد الوسائط.
   • تعريف مجموعتين منفصلتين، واحدة لقطع النص وواحدة لتضمينات الصور.
   • إنشاء StorageContext الذي يحتوي على معلومات حول متجر المتجهات.
   • تحميل البيانات من دليل mixed_wiki وإنشاء متجر المتجهات متعدد الوسائط.

6. تنفيذ خط الأنابيب الاسترجاعي:

   • إعداد معلمات الاسترجاع، مثل عدد قطع النص والصور التي سيتم استرجاعها.
   • كتابة وظيفة تأخذ استعلام المستخدم، وتسترجع قطع النص والصور ذات الصلة، وتفصلها.

7. التكامل مع نموذج اللغة:

   • إنشاء قالب الطلب الذي يجمع بين سياق النص والصور المسترجعة مع استعلام المستخدم.
   • استخدم وظيفة openai.Completion.create() لتوليد الاستجابة النهائية من خلال تمرير قالب الطلب والسياق المسترجع.

باتباع هذه الخطوات، ستكون لديك بيئة عمل مهيأة لبناء نظام RAG متعدد الوسائط الذي يجمع بين البيانات النصية والصور لتعزيز قدرات نموذج اللغة.

لبناء نظام استرجاع متعدد الوسائط قوي، نحتاج إلى جمع وإعداد مجموعة بيانات متنوعة تشمل كلاً من البيانات النصية والصور. فيما يلي كيفية التعامل مع هذه الخطوة:

1. جمع البيانات:

   • بالنسبة للبيانات النصية، يمكننا استخراج المعلومات من صفحات ويكيبيديا أو المقالات عبر الإنترنت أو مصادر ذات صلة أخرى.
   • بالنسبة لبيانات الصور، يمكننا تنزيل الصور من نفس المصادر كالبيانات النصية أو استخدام مجموعات بيانات الصور المتاحة للجمهور.

2. إعداد البيانات:

   • البيانات النصية:
     • تقسيم البيانات النصية إلى قطع أصغر وقابلة للإدارة لإنشاء مجموعة نصية.
     • تنظيف وإعداد النص مسبقًا، وإزالة أي تنسيق أو ضوضاء غير ضرورية.
   • بيانات الصور:
     • التأكد من أن ملفات الصور في تنسيق متوافق (مثل JPG، PNG) وأن لها أسماء ملفات مناسبة.
     • إعادة تحجيم أو قص الصور إلى حجم ثابت، إذا لزم الأمر، لتحسين أداء نموذج تضمين الصور.

3. تنظيم البيانات:

   • إنشاء هيكل دليل لتنظيم البيانات النصية وبيانات الصور، مثل وجود مجلدات منفصلة لـ "النص" و "الصور".
   • الحفاظ على تخطيط واضح بين البيانات النصية وبيانات الصور، حتى تتمكن من ربط المعلومات ذات الصلة بسهولة أثناء عملية الفهرسة والاسترجاع.

4. تعزيز البيانات (اختياري):

   • إذا كانت مجموعة البيانات محدودة، يمكنك النظر في توليد وصفات نصية إضافية للصور باستخدام نموذج لغة مثل GPT-4.
   • يمكن إضافة هذه الوصفات النصية المولدة إلى المجموعة النصية، مما يوفر سياقًا أكثر للنظام الاسترجاعي متعدد الوسائط.

باتباع هذه الخطوات، يمكنك إنشاء مجموعة بيانات متعددة الوسائط منظمة وشاملة ستكون أساسًا لنظام الاسترجاع الخاص بك.

لإنشاء فهارس متعددة الوسائط، نحتاج أولاً إلى إعداد البيئة اللازمة وتثبيت الحزم المطلوبة. سنستخدم نموذج CLIP لتضمينات الصور ومكتبة Llama Index لمعالجة النص وإدارة متجر المتجهات.

بعد ذلك، سننشئ مجلدات منفصلة للصور المدخلة وبيانات ويكيبيديا المختلطة، والتي ستحتوي على صور وكذلك نص. سنستخدم بعد ذلك وظيفة متعددة النماذج OpenAI من مكتبة Llama Index لتوليد وصفات نصية مفصلة للصور، والتي يمكن استخدامها كقطع نصية في متجر المتجهات.

بعد ذلك، سننزل صورًا من صفحات ويكيبيديا المختلفة المتعلقة بالمركبات الكهربائية، بما في ذلك Tesla Model S و X و Rivian R1. سننشئ متجرين منفصلين للمتجهات باستخدام Pinecone، واحد لقطع النص وواحد لتضمينات الصور.

لدمج البيانات النصية وبيانات الصور، سننشئ متجر متجهات متعدد الوسائط باستخدام سياق تخزين Llama Index، والذي يسمح لنا بإدارة كل من البيانات النصية وبيانات الصور في متجر متجهات واحد.

أخيرًا، سنقوم بإعداد خط أنابيب الاسترجاع الذي يمكن التعامل مع استعلامات النص والصور على حد سواء، مع إرجاع أفضل قطع النص والصور ذات الصلة بإدخال المستخدم. يمكن استخدام هذا السياق المسترجع لتوليد استجابات باستخدام نموذج اللغة الكبير مثل GPT-4.

من خلال إنشاء هذا الفهرس متعدد الوسائط، يمكننا الاستفادة من المعلومات النصية والبصرية لتعزيز قدرات تطبيقاتنا القائمة على نموذج اللغة.

في هذا القسم، سنقوم بتنفيذ خط أنابيب الاسترجاع متعدد الوسائط الذي يجمع بين البيانات النصية وبيانات الصور لتعزيز قدرات نموذج اللغة.

الخطوات الرئيسية المشاركة هي:

1. الفهرسة: سنقوم بدمج بيانات الصور والنص وتخزينها في متاجر متجهات منفصلة. سنستكشف أيضًا استخدام GPT-4 لتوليد وصفات للصور، والتي يمكن إضافتها إلى قطع النص في متجر المتجهات.

2. الاسترجاع: سنقوم بإعداد خط أنابيب الاسترجاع الذي يمكن أن يسترجع أكثر قطع النص والصور ذات الصلة بناءً على استعلام المستخدم.

3. التعزيز: سيتم استخدام المعلومات المسترجعة لتعزيز المدخلات إلى نموذج اللغة (GPT-4 في هذه الحالة)، والذي سيقوم بعد ذلك بتوليد الاستجابة النهائية.

لتنفيذ هذا، سنستخدم الأدوات والمكتبات