Recuperar información relevante de un conjunto diverso de fuentes, incluyendo texto e imágenes, puede mejorar significativamente la experiencia del usuario y proporcionar una comprensión más completa de un tema determinado. Los sistemas tradicionales de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se han centrado principalmente en la información basada en texto, pero la inclusión de datos multimodales puede abrir nuevas posibilidades.

Al incorporar información textual y visual, los sistemas multimodales de RAG pueden ofrecer varios beneficios clave:

1. Mejor Comprensión del Contexto: La combinación de texto e imágenes puede proporcionar un contexto más rico, permitiendo que el sistema comprenda mejor los matices y las relaciones dentro de los datos.

2. Mejora en la Recuperación de Información: La recuperación multimodal puede revelar información relevante que no se pueda acceder fácilmente a través de búsquedas basadas únicamente en texto, como pistas visuales, diagramas o visualizaciones de datos.

3. Mayor Participación y Comprensión: La integración de texto e imágenes puede hacer que la información sea más atractiva y fácil de entender, especialmente para temas complejos o técnicos.

4. Mayor Aplicabilidad: Los sistemas multimodales de RAG se pueden aplicar a una gama más amplia de dominios, desde la investigación científica hasta la documentación de productos, donde la información visual juega un papel crucial en la transmisión de información.

5. Adaptabilidad a las Preferencias del Usuario: Al atender a diferentes estilos y preferencias de aprendizaje, los sistemas multimodales de RAG pueden proporcionar una experiencia de recuperación de información más personalizada y efectiva.

Para implementar un sistema multimodal de RAG impulsado por beneficios, los pasos clave son:

1. Extracción e Incrustación de Datos Multimodales: Separa el texto y las imágenes de los documentos fuente, y crea incrustaciones para ambas modalidades utilizando modelos apropiados (por ejemplo, CLIP para incrustaciones de texto-imagen).

2. Construcción de un Almacén de Vectores Multimodal: Combina las incrustaciones de texto y de imagen en un almacén de vectores unificado, lo que permite una recuperación eficiente a través de ambas modalidades.

3. Implementación de Recuperación y Clasificación Multimodal: Desarrolla un mecanismo de recuperación que pueda consultar el almacén de vectores multimodal y clasificar los fragmentos de texto e imagen más relevantes en función de la consulta del usuario.

4. Integración de Generación Multimodal: Aprovecha un modelo de lenguaje multimodal para generar respuestas que incorporen de manera fluida información textual y visual, proporcionando una salida integral y atractiva.

Siguiendo este enfoque, puedes crear un sistema multimodal de RAG que ofrezca capacidades mejoradas de recuperación de información, mejorando en última instancia la experiencia del usuario y abriendo nuevas posibilidades para el descubrimiento y la difusión del conocimiento.

El primer enfoque que exploraremos para construir sistemas multimodales de RAC (Generación Aumentada por Recuperación) es incrustar todas las diferentes modalidades, como texto e imágenes, en un solo espacio vectorial. Esto nos permite aprovechar el poder de un modelo de incrustación unificado, como CLIP (Entrenamiento Previo Contrastivo de Lenguaje-Imagen), para crear incrustaciones que puedan funcionar tanto con datos de texto como visuales.

Los pasos clave en este enfoque son:

1. Extraer Texto e Imágenes: Comenzamos extrayendo el texto y las imágenes de nuestros datos de entrada, como artículos de Wikipedia.
2. Crear Incrustaciones Unificadas: Utilizamos un modelo como CLIP para crear incrustaciones que puedan representar tanto el texto como las imágenes en un espacio vectorial compartido.
3. Almacenar Incrustaciones en un Almacén de Vectores: Almacenamos estas incrustaciones unificadas en un almacén de vectores multimodal, como Quadrant, que puede manejar tanto datos de texto como de imagen.
4. Recuperar Fragmentos Relevantes: Cuando llega una consulta de usuario, creamos incrustaciones para la consulta y realizamos la recuperación en el almacén de vectores unificado para obtener los fragmentos de texto y las imágenes más relevantes.
5. Pasar al Modelo de Lenguaje Multimodal: Si el contexto recuperado incluye imágenes, podemos pasar los fragmentos de texto y las imágenes a través de un modelo de lenguaje multimodal para generar la respuesta final.

Este enfoque es relativamente sencillo, pero requiere un modelo de incrustación multimodal poderoso como CLIP para crear el espacio vectorial unificado. La ventaja es que permite una recuperación y una integración fluidas de la información tanto textual como visual para respaldar la consulta del usuario.

En el ejemplo de código proporcionado, demostramos cómo implementar este enfoque utilizando la biblioteca Llama Index y el almacén de vectores Quadrant. Extraemos texto e imágenes de artículos de Wikipedia, creamos incrustaciones CLIP para las imágenes e incrustaciones GPT para el texto, y luego los almacenamos en un almacén de vectores multimodal. Luego mostramos cómo realizar la recuperación en este almacén de vectores y mostrar los fragmentos de texto y las imágenes relevantes.

Si bien este es un buen punto de partida, en videos posteriores exploraremos enfoques más avanzados, como anclar todas las modalidades a una modalidad principal (texto) y utilizar almacenes de vectores separados para diferentes modalidades con un reordenador multimodal. ¡Mantente atento para ver esos emocionantes desarrollos!

El segundo enfoque para construir sistemas multimodales de RAC implica anclar todas las diferentes modalidades a una modalidad principal, que en este caso es el texto. Este enfoque tiene como objetivo unificar las diversas fuentes de datos, incluidos el texto y las imágenes, en un espacio vectorial basado en texto único para la recuperación.

Aquí es cómo funciona el proceso:

1. Extraer Texto e Imágenes: Los datos de entrada, como los artículos de Wikipedia, se procesan para extraer tanto el texto como las imágenes.

2. Crear Incrustaciones de Texto: Para los datos de texto, se crean incrustaciones de texto estándar, como utilizando las incrustaciones de texto de OpenAI.

3. Generar Descripciones de Texto para Imágenes: Las imágenes se pasan a través de un modelo multimodal, como GPT-4 o Gemini Pro, para generar descripciones de texto de las imágenes. Estas descripciones de texto se utilizan entonces para crear incrustaciones de texto.

4. Unificar en un Almacén de Vectores de Texto: Las incrustaciones de texto, ya sean del texto original o de las descripciones basadas en imágenes, se combinan en un almacén de vectores de texto unificado.

Cuando llega una consulta de usuario, el proceso de recuperación se realiza en este espacio vectorial de texto unificado. El contexto recuperado puede contener tanto texto como descripciones basadas en imágenes. Si el contenido recuperado es puro texto, se puede pasar directamente a través de un modelo de lenguaje para generar respuestas. Sin embargo, si el contenido recuperado incluye descripciones basadas en imágenes, estas se pasan a través de un modelo multimodal para generar las respuestas finales.

Este enfoque tiene la ventaja de la simplicidad, ya que todo se unifica en una sola modalidad. Sin embargo, puede perder algunos matices de las imágenes originales, ya que el enfoque se centra principalmente en la representación basada en texto.

En los próximos videos, exploraremos soluciones más avanzadas, incluyendo el uso de almacenes de vectores separados para diferentes modalidades y la implementación de un reordenador multimodal para combinar eficazmente los resultados de la recuperación basada en texto y en imágenes.

El tercer enfoque para construir sistemas multimodales de RAC implica el uso de almacenes de vectores separados para diferentes modalidades. Este enfoque permite un control y una optimización más granulares del proceso de recuperación para cada modalidad.

Aquí es cómo funciona:

1. Almacén de Vectores de Texto: Para los datos de texto, creamos incrustaciones de texto y las almacenamos en un almacén de vectores de texto dedicado.

2. Almacén de Vectores de Imágenes: Para las imágenes, utilizamos un modelo especializado (por ejemplo, CLIP) para crear incrustaciones, y las almacenamos en un almacén de vectores de imágenes separado.

3. Recuperación Dual: Cuando llega una consulta de usuario, realizamos la recuperación por separado tanto en el almacén de vectores de texto como en el almacén de vectores de imágenes. Esto nos da fragmentos relevantes tanto del texto como de las imágenes.

4. Reordenación Multimodal: Dado que hemos recuperado fragmentos relevantes tanto del texto como de las imágenes, necesitamos utilizar un modelo de reordenación multimodal para determinar la combinación más relevante de fragmentos de texto e imagen para la consulta dada. Este modelo de reordenación debe ser capaz de comprender la importancia y la relevancia de ambas modalidades.

5. Respuesta Final: Después de reordenar los fragmentos recuperados, podemos pasar la combinación más relevante de fragmentos de texto e imagen a través de un modelo de lenguaje multimodal para generar la respuesta final.

Este enfoque ofrece varios beneficios:

1. Optimización Específica de la Modalidad: Al mantener almacenes de vectores separados para texto e imágenes, podemos optimizar el proceso de incrustación y recuperación para cada modalidad de manera independiente, lo que permite un mejor rendimiento.

2. Recuperación Flexible: El proceso de recuperación dual nos da la flexibilidad de ajustar el número de fragmentos de texto y de imagen recuperados en función de la consulta específica y los requisitos.

3. Comprensión Multimodal: El paso de reordenación multimodal asegura que la respuesta final tenga en cuenta la relevancia y la importancia de la información tanto textual como visual.

Sin embargo, este enfoque también requiere un diseño de sistema más complejo y el desarrollo de un modelo de reordenación multimodal capaz, lo que puede agregar complejidad y costo computacional al sistema.

En el próximo video, profundizaremos en los detalles de implementación de este enfoque avanzado de recuperación multimodal con reordenación.

En este video, exploramos tres enfoques diferentes para construir sistemas multimodales de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). El enfoque se centró en el primer enfoque, donde incrustamos todas las diferentes modalidades (texto e imágenes) en un solo espacio vectorial utilizando un modelo CLIP.

Recorrimos la implementación del código, donde:

1. Extrajimos texto e imágenes de artículos de Wikipedia.
2. Creamos incrustaciones de texto utilizando incrustaciones GPT e incrustaciones de imagen utilizando el modelo CLIP.
3. Almacenamos las incrustaciones en un almacén de vectores multimodal utilizando la biblioteca Quadrant.
4. Realizamos la recuperación en el almacén de vectores multimodal para obtener los fragmentos de texto y las imágenes más relevantes para una consulta dada.

Si bien este enfoque es relativamente sencillo, requiere un modelo de incrustación multimodal capaz como CLIP para capturar eficazmente la relación entre el texto y las imágenes.

En los próximos videos, exploraremos los otros dos enfoques, donde anclamos todas las modalidades a una modalidad principal (texto) o utilizamos almacenes de vectores separados para diferentes modalidades. Estos enfoques ofrecen diferentes compensaciones en términos de rendimiento, preservación de matices y complejidad.

Además, profundizaremos en la parte de generación del sistema multimodal de RAG, donde utilizaremos los fragmentos de texto y las imágenes recuperados para generar la respuesta final utilizando un modelo de lenguaje multimodal.

Manténte atento para ver más implementaciones avanzadas de sistemas multimodales de RAG en los próximos videos. No olvides suscribirte al canal para mantenerte actualizado.