En esta sección, nos sumergiremos en el proceso de construir un sistema de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) multimodal de extremo a extremo utilizando GPT-4 y Llama Index.

Primero, configuraremos el entorno necesario instalando los paquetes requeridos, incluido el modelo CLIP y la biblioteca Llama Index. También configuraremos la clave de la API de OpenAI para habilitar el uso de GPT-4.

A continuación, nos enfocaremos en la recopilación y preparación de datos. Descargaremos un conjunto de imágenes relacionadas con los vehículos Tesla y utilizaremos GPT-4 para generar descripciones de texto detalladas para cada imagen. Estas descripciones se utilizarán como fragmentos de texto para aumentar nuestro almacén de vectores.

Luego exploraremos cómo crear un almacén de vectores multimodal utilizando Quadrant, un almacén de vectores que admite datos de texto e imagen. Configuraremos el contexto de almacenamiento necesario y cargaremos los datos del directorio mixto de Wikipedia, que contiene datos de texto e imagen.

Después de configurar los datos, implementaremos una canalización de recuperación multimodal. Esta canalización recuperará los 3 principales fragmentos de texto y las 3 principales imágenes relevantes para la consulta del usuario. Luego utilizaremos estos resultados recuperados para aumentar la entrada al modelo GPT-4, que generará la respuesta final.

A lo largo del proceso, proporcionaremos ejemplos y demostraremos la funcionalidad del sistema multimodal RAG. Al final de esta sección, tendrás una sólida comprensión de cómo construir un sistema multimodal RAG de extremo a extremo que combine datos de texto e imagen para mejorar las capacidades de los modelos de lenguaje a gran escala.

Para preparar el entorno para construir un sistema multimodal de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), necesitamos instalar los paquetes necesarios y configurar los componentes requeridos. Aquí hay una guía paso a paso:

1. Instalar paquetes requeridos:

   • Instalar el modelo clip para generar incrustaciones de imágenes.
   • Instalar el paquete openai para acceder al modelo de lenguaje GPT-4.
   • Instalar el paquete lama-index para crear el almacén de vectores multimodal y la canalización de recuperación.
   • Instalar cualquier otro paquete auxiliar según sea necesario.

2. Configurar claves de API:

   • Obtener una clave de API de OpenAI y almacenarla de forma segura en tu entorno.

3. Crear directorios:

   • Crear un directorio input_images para almacenar las imágenes de entrada.
   • Crear un directorio mixed_wiki para almacenar los datos de texto e imagen de Wikipedia.

4. Descargar y preparar datos:

   • Descargar un conjunto de imágenes relacionadas con el tema que deseas cubrir, como diferentes modelos de vehículos Tesla.
   • Utilizar el script proporcionado para descargar imágenes y datos de texto de las páginas relevantes de Wikipedia.

5. Configurar el almacén de vectores multimodal:

   • Crear una instancia de QuadrantClient para administrar el almacén de vectores multimodal.
   • Definir dos colecciones separadas, una para fragmentos de texto y otra para incrustaciones de imágenes.
   • Crear un StorageContext que encapsule la información sobre el almacén de vectores.
   • Cargar los datos del directorio mixed_wiki y crear el almacén de vectores multimodal.

6. Implementar la canalización de recuperación:

   • Configurar los parámetros de recuperación, como el número de fragmentos de texto y de imágenes a recuperar.
   • Escribir una función que tome una consulta de usuario, recupere los fragmentos de texto y las imágenes relevantes, y los separe.

7. Integrar con el modelo de lenguaje:

   • Crear una plantilla de solicitud que combine el contexto de texto y de imagen recuperado con la consulta del usuario.
   • Utilizar la función openai.Completion.create() para generar la respuesta final pasando la plantilla de solicitud y el contexto recuperado.

Para construir un sistema de recuperación multimodal sólido, necesitamos recopilar y preparar un conjunto de datos diverso que incluya datos de texto e imagen. Así es como podemos abordar este paso:

1. Recopilación de datos:

   • Para los datos de texto, podemos extraer información de las páginas de Wikipedia, artículos en línea u otras fuentes relevantes.
   • Para los datos de imagen, podemos descargar imágenes de las mismas fuentes que los datos de texto o utilizar conjuntos de datos de imágenes de acceso público.

2. Preparación de datos:

   • Datos de texto:
     • Dividir los datos de texto en fragmentos más pequeños y manejables para crear un corpus de texto.
     • Limpiar y preprocesar el texto, eliminando cualquier formato o ruido innecesario.
   • Datos de imagen:
     • Asegurarse de que los archivos de imagen estén en un formato compatible (por ejemplo, JPG, PNG) y tengan nombres de archivo apropiados.
     • Cambiar el tamaño o recortar las imágenes a un tamaño consistente, si es necesario, para optimizar el rendimiento del modelo de incrustación de imágenes.

3. Organización de datos:

   • Crear una estructura de directorios para organizar los datos de texto y de imagen, como tener carpetas separadas para "texto" e "imágenes".
   • Mantener un mapeo claro entre los datos de texto y de imagen, para que puedas asociar fácilmente la información relevante durante el proceso de indexación y recuperación.

4. Aumento de datos (opcional):

   • Si el conjunto de datos es limitado, puedes considerar generar descripciones de texto adicionales para las imágenes utilizando un modelo de lenguaje como GPT-4.
   • Estas descripciones de texto generadas se pueden agregar al corpus de texto, proporcionando más contexto para el sistema de recuperación multimodal.

Para crear índices multimodales, primero debemos configurar el entorno necesario e instalar los paquetes requeridos. Utilizaremos el modelo CLIP para las incrustaciones de imágenes y la biblioteca Llama Index para el procesamiento de texto y la gestión del almacén de vectores.

Luego, crearemos carpetas separadas para las imágenes de entrada y los datos mixtos de Wikipedia, que contendrán tanto imágenes como texto. Luego, utilizaremos la función multimodal de OpenAI de la biblioteca Llama Index para generar descripciones de texto detalladas para las imágenes, que se pueden utilizar como fragmentos de texto en el almacén de vectores.

Después de eso, descargaremos imágenes de varias páginas de Wikipedia relacionadas con vehículos eléctricos, incluidos Tesla Model S, X y Rivian R1. Crearemos dos almacenes de vectores separados utilizando Pinecone, uno para fragmentos de texto y otro para incrustaciones de imágenes.

Para combinar los datos de texto y de imagen, crearemos un almacén de vectores multimodal utilizando el contexto de almacenamiento de Llama Index, que nos permite administrar tanto los datos de texto como de imagen en un solo almacén de vectores.

Finalmente, configuraremos una canalización de recuperación que pueda manejar consultas de texto e imagen, devolviendo los fragmentos de texto y las imágenes más relevantes para la entrada del usuario. Este contexto recuperado se puede utilizar para generar respuestas utilizando un modelo de lenguaje a gran escala como GPT-4.

Al crear este índice multimodal, podemos aprovechar la información textual y visual para mejorar las capacidades de nuestras aplicaciones basadas en modelos de lenguaje.

En esta sección, implementaremos una canalización de recuperación multimodal que combine datos de texto e imagen para mejorar las capacidades del modelo de lenguaje.

Los pasos clave involucrados son:

1. Indexación: Combinaremos datos de imagen y texto y los almacenaremos en almacenes de vectores separados. También exploraremos el uso de GPT-4 para generar descripciones de imágenes, que se pueden agregar a los fragmentos de texto en el almacén de vectores.

2. Recuperación: Configuraremos una canalización de recuperación que pueda recuperar los fragmentos de texto y las imágenes más relevantes en función de la consulta del usuario.

3. Aumento: La información recuperada se utilizará para aumentar la entrada al modelo de lenguaje (GPT-4 en este caso), que luego generará la respuesta final.

Para implementar esto, utilizaremos las siguientes herramientas y bibliotecas:

• CLIP: Un modelo multimodal que puede generar incrustaciones tanto para texto como para imágenes.
• Langchain: Un marco para construir aplicaciones con modelos de lenguaje a gran escala.
• Pinecone: Un almacén de vectores que admite datos de texto e imagen.

Comenzaremos configurando el entorno necesario e instalando los paquetes requeridos. Luego, recopilaremos y prepararemos los datos, que incluirán tanto texto como imágenes. A continuación, crearemos los almacenes de vectores multimodales utilizando Pinecone.

Después de eso, implementaremos la canalización de recuperación, que recuperará los fragmentos de texto y las imágenes más relevantes en función de la consulta del usuario. Finalmente, envolveremos todo en una sola canalización que utilice GPT-4 para generar la respuesta final, aprovechando el contexto recuperado.

A lo largo de la implementación, nos enfocaremos en mantener el código conciso y directo, asegurando que la solución sea práctica y fácil de entender.

En esta sección, exploraremos cómo integrar modelos de lenguaje a gran escala (LLM) como GPT-4 para generar respuestas multimodales combinando datos de texto e imagen. Este enfoque mejora las capacidades de los LLM al aprovechar tanto la información textual como visual.

Los pasos clave involucrados en este proceso son:

1. Recopilación y preparación de datos: Recopilaremos un conjunto de datos que incluya tanto datos de texto como de imagen, como artículos de Wikipedia con imágenes asociadas. Los datos de texto se dividirán en fragmentos, y tanto los datos de texto como de imagen se almacenarán en almacenes de vectores separados.

2. Creación de índice multimodal: Utilizaremos un almacén de vectores multimodal, como Qdrant, para crear índices tanto para los datos de texto como de imagen. Esto nos permite recuperar eficientemente la información relevante en función de las consultas de los usuarios.

3. Canalización de recuperación multimodal: Implementaremos una canalización de recuperación que pueda consultar tanto los almacenes de vectores de texto como de imagen, recuperando la información más relevante para una determinada consulta de usuario.

4. Integración de LLM: Finalmente, integraremos el LLM (en este caso, GPT-4) para generar respuestas en función de los datos de texto y de imagen recuperados. El LLM utilizará el contexto combinado para proporcionar respuestas más completas e informativas al usuario.

Siguiendo este enfoque, podemos construir un sistema multimodal poderoso que aproveche las fortalezas de los datos textuales y visuales, lo que resulta en respuestas más atractivas e informativas para el usuario.

En este video, exploramos la implementación de un sistema multimodal de generación aumentada por recuperación (RAG) utilizando GPT-4 y Llama Index. Los pasos clave involucrados en este proceso fueron:

1. Recopilación y preparación de datos: Recopilamos una combinación de datos de texto e imagen de varias fuentes, incluidas las páginas de Wikipedia y las especificaciones de los vehículos Tesla.

2. Creación de índice multimodal: Utilizamos Llama Index y Quadrant para crear almacenes de vectores separados para datos de texto e imagen, y luego los combinamos en un almacén de vectores multimodal.

3. Canalización de recuperación multimodal: Implementamos una canalización de recuperación que podía recuperar los fragmentos de texto y las imágenes relevantes en función de las consultas de los usuarios, y luego utilizamos este contexto para generar respuestas utilizando GPT-4.

4. Ingeniería de solicitudes y generación de respuestas: Diseñamos plantillas de solicitud para aprovechar eficazmente el contexto recuperado y generar respuestas finales a las consultas de los usuarios.

El sistema resultante demuestra el poder de combinar datos multimodales y aprovechar modelos de lenguaje a gran escala como GPT-4 para proporcionar respuestas informativas y contextuales a las consultas de los usuarios. Este enfoque se puede mejorar aún más incorporando técnicas como RAG genético, que pueden ajustar dinámicamente el proceso de recuperación y generación para mejorar la calidad de las respuestas.

En general, este video proporciona una base sólida para construir sistemas multimodales RAG y resalta el potencial de estos enfoques en diversas aplicaciones, como preguntas y respuestas, generación de contenido y recuperación de información.