In diesem Abschnitt werden wir in den Prozess des Aufbaus eines End-to-End-Multimodal-Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Systems mit GPT-4 und Llama Index eintauchen.

Zuerst werden wir die notwendige Umgebung einrichten, indem wir die erforderlichen Pakete, einschließlich des CLIP-Modells und der Llama Index-Bibliothek, installieren. Wir werden auch den OpenAI-API-Schlüssel konfigurieren, um die Verwendung von GPT-4 zu ermöglichen.

Als Nächstes werden wir uns auf die Datenerfassung und -vorbereitung konzentrieren. Wir werden einen Satz von Bildern in Bezug auf Tesla-Fahrzeuge herunterladen und GPT-4 verwenden, um detaillierte Textbeschreibungen für jedes Bild zu generieren. Diese Beschreibungen werden als Textbausteine verwendet, um unseren Vektorstore zu erweitern.

Anschließend werden wir untersuchen, wie wir einen multimodalen Vektorstore mit Quadrant erstellen, einem Vektorstore, der sowohl Text- als auch Bilddaten unterstützt. Wir werden den erforderlichen Speicherkontext einrichten und die Daten aus dem gemischten Wikipedia-Verzeichnis laden, das sowohl Text- als auch Bilddaten enthält.

Nach dem Einrichten der Daten werden wir eine multimodale Retrievalpipeline implementieren. Diese Pipeline wird die 3 relevantesten Textbausteine und die 3 relevantesten Bilder in Bezug auf die Benutzerabfrage abrufen. Wir werden dann diese abgerufenen Ergebnisse verwenden, um die Eingabe an das GPT-4-Modell zu erweitern, das die endgültige Antwort generieren wird.

Während des gesamten Prozesses werden wir Beispiele liefern und die Funktionalität des multimodalen RAG-Systems demonstrieren. Am Ende dieses Abschnitts werden Sie ein solides Verständnis dafür haben, wie Sie ein End-to-End-Multimodal-RAG-System aufbauen, das Text- und Bilddaten kombiniert, um die Fähigkeiten großer Sprachmodelle zu erweitern.

Um die Umgebung für den Aufbau eines multimodalen Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Systems vorzubereiten, müssen wir die notwendigen Pakete installieren und die erforderlichen Komponenten einrichten. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:

1. Installieren Sie die erforderlichen Pakete:

   • Installieren Sie das clip-Modell zum Generieren von Bildeinbettungen.
   • Installieren Sie das openai-Paket für den Zugriff auf das GPT-4-Sprachmodell.
   • Installieren Sie das lama-index-Paket zum Erstellen des multimodalen Vektorspeichers und der Retrievalpipeline.
   • Installieren Sie alle anderen erforderlichen Hilfspakete.

2. Richten Sie API-Schlüssel ein:

   • Holen Sie sich einen OpenAI-API-Schlüssel und speichern Sie ihn sicher in Ihrer Umgebung.

3. Erstellen Sie Verzeichnisse:

   • Erstellen Sie ein input_images-Verzeichnis, um die Eingabebilder zu speichern.
   • Erstellen Sie ein mixed_wiki-Verzeichnis, um die Text- und Bilddaten aus Wikipedia zu speichern.

4. Laden und bereiten Sie Daten vor:

   • Laden Sie einen Satz von Bildern in Bezug auf das Thema, das Sie abdecken möchten, wie z.B. verschiedene Tesla-Fahrzeugmodelle.
   • Verwenden Sie das bereitgestellte Skript, um Bilder und Textdaten von relevanten Wikipedia-Seiten herunterzuladen.

5. Richten Sie den multimodalen Vektorstore ein:

   • Erstellen Sie eine QuadrantClient-Instanz, um den multimodalen Vektorstore zu verwalten.
   • Definieren Sie zwei separate Sammlungen, eine für Textbausteine und eine für Bildeinbettungen.
   • Erstellen Sie einen StorageContext, der die Informationen über den Vektorstore kapselt.
   • Laden Sie die Daten aus dem mixed_wiki-Verzeichnis und erstellen Sie den multimodalen Vektorstore.

6. Implementieren Sie die Retrievalpipeline:

   • Legen Sie die Retrievalparameter fest, wie z.B. die Anzahl der abzurufenden Textbausteine und Bilder.
   • Schreiben Sie eine Funktion, die eine Benutzerabfrage entgegennimmt, die relevanten Textbausteine und Bilder abruft und sie trennt.

7. Integrieren Sie das Sprachmodell:

   • Erstellen Sie eine Prompt-Vorlage, die den abgerufenen Text- und Bildkontext mit der Benutzerabfrage kombiniert.
   • Verwenden Sie die openai.Completion.create()-Funktion, um die endgültige Antwort zu generieren, indem Sie die Prompt-Vorlage und den abgerufenen Kontext übergeben.

Indem Sie diese Schritte befolgen, haben Sie eine funktionierende Umgebung eingerichtet, um ein multimodales RAG-System aufzubauen, das Text- und Bilddaten kombiniert, um die Fähigkeiten des Sprachmodells zu erweitern.

Um ein robustes multimodales Retrievalsystem aufzubauen, müssen wir einen vielfältigen Datensatz sammeln und vorbereiten, der sowohl Text- als auch Bilddaten enthält. Hier ist, wie wir diesen Schritt angehen können:

1. Datenerfassung:

   • Für Textdaten können wir Informationen von Wikipedia-Seiten, Online-Artikeln oder anderen relevanten Quellen scrapen.
   • Für Bilddaten können wir Bilder aus denselben Quellen wie die Textdaten herunterladen oder öffentlich verfügbare Bilddatensätze verwenden.

2. Datenvorbereitung:

   • Textdaten:
     • Teilen Sie die Textdaten in kleinere, handhabbare Stücke auf, um einen Textkorpus zu erstellen.
     • Bereinigen und verarbeiten Sie den Text, um unnötige Formatierung oder Rauschen zu entfernen.
   • Bilddaten:
     • Stellen Sie sicher, dass die Bilddateien in einem kompatiblen Format (z.B. JPG, PNG) sind und geeignete Dateinamen haben.
     • Skalieren oder beschneiden Sie die Bilder gegebenenfalls auf eine einheitliche Größe, um die Leistung des Bildeinbettungsmodells zu optimieren.

3. Datenorganisation:

   • Erstellen Sie eine Verzeichnisstruktur, um die Text- und Bilddaten zu organisieren, z.B. mit separaten Ordnern für "Text" und "Bilder".
   • Bewahren Sie eine klare Zuordnung zwischen Text- und Bilddaten auf, damit Sie die relevanten Informationen während des Indizierungs- und Abrufprozesses leicht zuordnen können.

4. Datenaugmentierung (optional):

   • Wenn der Datensatz begrenzt ist, können Sie in Betracht ziehen, zusätzliche Textbeschreibungen für die Bilder mit einem Sprachmodell wie GPT-4 zu generieren.
   • Diese generierten Textbeschreibungen können dem Textkorpus hinzugefügt werden und bieten dem multimodalen Retrievalsystem mehr Kontext.

Indem Sie diese Schritte befolgen, können Sie einen gut strukturierten und umfassenden multimodalen Datensatz erstellen, der die Grundlage für Ihr Retrievalsystem bildet.

Um multimodale Indizes zu erstellen, müssen wir zunächst die notwendige Umgebung einrichten und die erforderlichen Pakete installieren. Wir werden das CLIP-Modell für Bildeinbettungen und die Llama Index-Bibliothek für die Textverarbeitung und Vektorstorgeverwaltung verwenden.

Als Nächstes werden wir separate Ordner für Eingabebilder und gemischte Wikipedia-Daten erstellen, die sowohl Bilder als auch Text enthalten. Dann werden wir die OpenAI-Multimodal-Funktion aus der Llama Index-Bibliothek verwenden, um detaillierte Textbeschreibungen für die Bilder zu generieren, die als Textbausteine im Vektorstore verwendet werden können.

Anschließend werden wir Bilder von verschiedenen Wikipedia-Seiten in Bezug auf Elektrofahrzeuge, einschließlich Tesla Model S, X und Rivian R1, herunterladen. Wir werden zwei separate Vektorspeicher mit Pinecone erstellen, einen für Textbausteine und einen für Bildeinbettungen.

Um die Text- und Bilddaten zu kombinieren, werden wir einen multimodalen Vektorstore mit dem Llama Index-Speicherkontext erstellen, der es uns ermöglicht, sowohl Text- als auch Bilddaten in einem einzigen Vektorstore zu verwalten.

Schließlich werden wir eine Retrievalpipeline einrichten, die sowohl Text- als auch Bildabfragen bearbeiten kann und die am besten bewerteten, relevanten Textbausteine und Bilder zurückgibt. Dieser abgerufene Kontext kann dann verwendet werden, um Antworten mit einem großen Sprachmodell wie GPT-4 zu generieren.

Durch die Erstellung dieses multimodalen Index können wir sowohl textuelle als auch visuelle Informationen nutzen, um die Fähigkeiten unserer auf Sprachmodellen basierenden Anwendungen zu erweitern.

In diesem Abschnitt werden wir eine multimodale Retrievalpipeline implementieren, die sowohl Text- als auch Bilddaten kombiniert, um die Fähigkeiten des Sprachmodells zu erweitern.

Die Schlüsselschritte sind:

1. Indizierung: Wir werden sowohl Bild- als auch Textdaten kombinieren und sie in separaten Vektorspeichern speichern. Wir werden auch untersuchen, wie wir GPT-4 verwenden können, um Beschreibungen von Bildern zu generieren, die den Textbausteinen im Vektorstore hinzugefügt werden können.

2. Retrieval: Wir werden eine Retrievalpipeline einrichten, die die relevantesten Textbausteine und Bilder basierend auf der Benutzerabfrage abrufen kann.

3. Augmentierung: Die abgerufenen Informationen werden verwendet, um die Eingabe an das Sprachmodell (in diesem Fall GPT-4) zu erweitern, das dann die endgültige Antwort generiert.

Um dies umzusetzen, werden wir die folgenden Tools und Bibliotheken verwenden:

• CLIP: Ein multimodales Modell, das Einbettungen für Text und Bilder generieren kann.
• Langchain: Ein Framework zum Aufbau von Anwendungen mit großen Sprachmodellen.
• Pinecone: Ein Vektorstore, der sowohl Text- als auch Bilddaten unterstützt.

Wir werden zunächst die notwendige Umgebung einrichten und die erforderlichen Pakete installieren. Dann werden wir die Daten sammeln und vorbereiten, die sowohl Text als auch Bilder umfassen. Als Nächstes werden wir die multimodalen Vektorspeicher mit Pinecone erstellen.

Anschließend werden wir die Retrievalpipeline implementieren, die die relevantesten Textbausteine und Bilder basierend auf der Benutzerabfrage abruft. Schließlich werden wir alles in einer einzigen Pipeline zusammenfassen, die GPT-4 verwendet, um die endgültige Antwort unter Verwendung des abgerufenen Kontexts zu generieren.

Während der Implementierung werden wir uns darauf konzentrieren, den Code prägnant und auf den Punkt zu halten, um sicherzustellen, dass die Lösung praktisch und leicht zu verstehen ist.

In diesem Abschnitt werden wir untersuchen, wie wir große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 integrieren können, um multimodale Antworten durch die Kombination von Text- und Bilddaten zu generieren. Dieser Ansatz erweitert die Fähigkeiten von LLMs, indem er sowohl textuelle als auch visuelle Informationen nutzt.

Die Schlüsselschritte in diesem Prozess sind:

1. Datenerfassung und -vorbereitung: Wir werden einen Datensatz sammeln, der sowohl Text- als auch Bilddaten enthält, wie z.B. Artikel aus Wikipedia mit zugehörigen Bildern. Die Textdaten werden in Bausteine unterteilt, und sowohl Text- als auch Bilddaten werden in separaten Vektorspeichern gespeichert.

2. Erstellung des multimodalen Index: Wir werden einen multimodalen Vektorstore wie Qdrant verwenden, um Indizes für die Text- und Bilddaten zu erstellen. Dies ermöglicht es uns, effizient relevante Informationen basierend auf Benutzerabfragen abzurufen.

3. Multimodale Retrievalpipeline: Wir werden eine Retrievalpipeline implementieren, die sowohl den Text- als auch den Bildvektorstore abfragen kann, um die relevantesten Informationen für eine gegebene Benutzerabfrage abzurufen.

4. LLM-Integration: Schließlich werden wir das LLM (in diesem Fall GPT-4) integrieren, um Antworten basierend auf den abgerufenen Text- und Bilddaten zu generieren. Das LLM wird den kombinierten Kontext nutzen, um dem Benutzer umfassendere und informativere Antworten zu liefern.

Indem wir diesen Ansatz verfolgen, können wir ein leistungsfähiges multimodales System aufbauen, das die Stärken sowohl textlicher als auch visueller Daten nutzt und zu engagierenderen und informativeren Antworten für den Benutzer führt.

In diesem Video haben wir die Implementierung eines multimodalen Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Systems mit GPT-4 und Llama Index untersucht. Die Schlüsselschritte in diesem Prozess waren:

1. Datenerfassung und -vorbereitung: Wir haben eine Kombination aus Text- und Bilddaten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Wikipedia-Seiten und Tesla