Dans cette section, nous plongerons dans le processus de construction d'un système de génération augmentée par la récupération (RAG) multimodal de bout en bout à l'aide de GPT-4 et de Llama Index.

Tout d'abord, nous configurerons l'environnement nécessaire en installant les packages requis, y compris le modèle CLIP et la bibliothèque Llama Index. Nous configurerons également la clé API OpenAI pour permettre l'utilisation de GPT-4.

Ensuite, nous nous concentrerons sur la collecte et la préparation des données. Nous téléchargerons un ensemble d'images liées aux véhicules Tesla et utiliserons GPT-4 pour générer des descriptions de texte détaillées pour chaque image. Ces descriptions seront utilisées comme morceaux de texte pour enrichir notre magasin de vecteurs.

Nous explorerons ensuite comment créer un magasin de vecteurs multimodal à l'aide de Quadrant, un magasin de vecteurs qui prend en charge à la fois les données textuelles et les données d'image. Nous configurerons le contexte de stockage nécessaire et chargerons les données du répertoire Wikipedia mixte, qui contient à la fois des données textuelles et des données d'image.

Après avoir configuré les données, nous mettrons en œuvre un pipeline de récupération multimodal. Ce pipeline récupérera les 3 principaux morceaux de texte et les 3 principales images pertinents pour la requête de l'utilisateur. Nous utiliserons ensuite ces résultats récupérés pour enrichir l'entrée du modèle GPT-4, qui générera la réponse finale.

Tout au long du processus, nous fournirons des exemples et démontrerons les fonctionnalités du système RAG multimodal. À la fin de cette section, vous aurez une compréhension solide de la façon de construire un système RAG multimodal de bout en bout qui combine des données textuelles et d'image pour améliorer les capacités des modèles de langage de grande taille.

Pour préparer l'environnement pour la construction d'un système de génération augmentée par la récupération (RAG) multimodal, nous devons installer les packages nécessaires et configurer les composants requis. Voici un guide étape par étape :

1. Installer les packages requis :

   • Installez le modèle clip pour générer des embeddings d'image.
   • Installez le package openai pour accéder au modèle de langage GPT-4.
   • Installez le package lama-index pour créer le magasin de vecteurs multimodal et le pipeline de récupération.
   • Installez tout autre package auxiliaire au besoin.

2. Configurer les clés API :

   • Obtenez une clé API OpenAI et stockez-la de manière sécurisée dans votre environnement.

3. Créer des répertoires :

   • Créez un répertoire input_images pour stocker les images d'entrée.
   • Créez un répertoire mixed_wiki pour stocker les données textuelles et d'image de Wikipedia.

4. Télécharger et préparer les données :

   • Téléchargez un ensemble d'images liées au sujet que vous souhaitez couvrir, comme les différents modèles de véhicules Tesla.
   • Utilisez le script fourni pour télécharger les images et les données textuelles à partir des pages Wikipedia pertinentes.

5. Configurer le magasin de vecteurs multimodal :

   • Créez une instance QuadrantClient pour gérer le magasin de vecteurs multimodal.
   • Définissez deux collections distinctes, l'une pour les morceaux de texte et l'autre pour les embeddings d'image.
   • Créez un StorageContext qui encapsule les informations sur le magasin de vecteurs.
   • Chargez les données du répertoire mixed_wiki et créez le magasin de vecteurs multimodal.

6. Mettre en œuvre le pipeline de récupération :

   • Configurez les paramètres de récupération, comme le nombre de morceaux de texte et d'images à récupérer.
   • Écrivez une fonction qui prend une requête d'utilisateur, récupère les morceaux de texte et les images pertinents, et les sépare.

7. Intégrer au modèle de langage :

   • Créez un modèle d'invite qui combine le contexte de texte et d'image récupéré avec la requête de l'utilisateur.
   • Utilisez la fonction openai.Completion.create() pour générer la réponse finale en passant le modèle d'invite et le contexte récupéré.

En suivant ces étapes, vous aurez un environnement de travail configuré pour construire un système RAG multimodal qui combine les données textuelles et d'image pour améliorer les capacités du modèle de langage.

Pour construire un système de récupération multimodal robuste, nous devons collecter et préparer un ensemble de données diversifié qui inclut à la fois des données textuelles et des données d'image. Voici comment nous pouvons aborder cette étape :

1. Collecte de données :

   • Pour les données textuelles, nous pouvons extraire des informations à partir de pages Wikipedia, d'articles en ligne ou d'autres sources pertinentes.
   • Pour les données d'image, nous pouvons télécharger des images à partir des mêmes sources que les données textuelles ou utiliser des ensembles de données d'image publiquement disponibles.

2. Préparation des données :

   • Données textuelles :
     • Découpez les données textuelles en morceaux plus petits et plus gérables pour créer un corpus de texte.
     • Nettoyez et pré-traitez le texte, en supprimant tout formatage ou bruit inutile.
   • Données d'image :
     • Assurez-vous que les fichiers d'image sont dans un format compatible (par exemple, JPG, PNG) et ont des noms de fichiers appropriés.
     • Redimensionnez ou recadrez les images à une taille cohérente, si nécessaire, pour optimiser les performances du modèle d'embedding d'image.

3. Organisation des données :

   • Créez une structure de répertoires pour organiser les données textuelles et d'image, comme avoir des dossiers séparés pour les "textes" et les "images".
   • Maintenez une cartographie claire entre les données textuelles et d'image, afin de pouvoir facilement associer les informations pertinentes pendant le processus d'indexation et de récupération.

4. Augmentation des données (facultatif) :

   • Si l'ensemble de données est limité, vous pouvez envisager de générer des descriptions de texte supplémentaires pour les images à l'aide d'un modèle de langage comme GPT-4.
   • Ces descriptions de texte générées peuvent être ajoutées au corpus de texte, fournissant plus de contexte pour le système de récupération multimodal.

En suivant ces étapes, vous pouvez créer un ensemble de données multimodal bien structuré et complet qui servira de base à votre système de récupération.

Pour créer des index multimodaux, nous devons d'abord configurer l'environnement nécessaire et installer les packages requis. Nous utiliserons le modèle CLIP pour les embeddings d'image et la bibliothèque Llama Index pour le traitement du texte et la gestion du magasin de vecteurs.

Ensuite, nous créerons des dossiers distincts pour les images d'entrée et les données Wikipedia mixtes, qui contiendront à la fois des images et du texte. Nous utiliserons ensuite la fonction multimodèle OpenAI de la bibliothèque Llama Index pour générer des descriptions de texte détaillées pour les images, qui peuvent être utilisées comme morceaux de texte dans le magasin de vecteurs.

Après cela, nous téléchargerons des images à partir de diverses pages Wikipedia liées aux véhicules électriques, y compris Tesla Model S, X et Rivian R1. Nous créerons deux magasins de vecteurs distincts à l'aide de Pinecone, l'un pour les morceaux de texte et l'autre pour les embeddings d'image.

Pour combiner les données textuelles et d'image, nous créerons un magasin de vecteurs multimodal à l'aide du contexte de stockage Llama Index, qui nous permet de gérer à la fois les données textuelles et d'image dans un seul magasin de vecteurs.

Enfin, nous configurerons un pipeline de récupération qui peut gérer à la fois les requêtes textuelles et d'image, renvoyant les morceaux de texte et les images les plus pertinents pour l'entrée de l'utilisateur. Ce contexte récupéré peut ensuite être utilisé pour générer des réponses à l'aide d'un modèle de langage de grande taille comme GPT-4.

En créant cet index multimodal, nous pouvons exploiter à la fois les informations textuelles et visuelles pour améliorer les capacités de nos applications basées sur les modèles de langage.

Dans cette section, nous mettrons en œuvre un pipeline de récupération multimodal qui combine les données textuelles et d'image pour améliorer les capacités du modèle de langage.

Les principales étapes impliquées sont :

1. Indexation : Nous combinerons les données d'image et de texte et les stockerons dans des magasins de vecteurs distincts. Nous explorerons également l'utilisation de GPT-4 pour générer des descriptions d'images, qui peuvent être ajoutées aux morceaux de texte dans le magasin de vecteurs.

2. Récupération : Nous configurerons un pipeline de récupération qui peut récupérer les morceaux de texte et les images les plus pertinents en fonction de la requête de l'utilisateur.

3. Augmentation : Les informations récupérées seront utilisées pour enrichir l'entrée du modèle de langage (GPT-4 dans ce cas), qui générera ensuite la réponse finale.

Pour mettre en œuvre cela, nous utiliserons les outils et bibliothèques suivants :

• CLIP : Un modèle multimodal qui peut générer des embeddings pour le texte et les images.
• Langchain : Un cadre pour construire des applications avec des modèles de langage de grande taille.
• Pinecone : Un magasin de vecteurs qui prend en charge à la fois les données textuelles et d'image.

Nous commencerons par configurer l'environnement nécessaire et installer les packages requis. Ensuite, nous collecterons et préparerons les données, qui incluront à la fois du texte et des images. Nous créerons ensuite les magasins de vecteurs multimodaux à l'aide de Pinecone.

Après cela, nous mettrons en œuvre le pipeline de récupération, qui récupérera les morceaux de texte et les images les plus pertinents en fonction de la requête de l'utilisateur. Enfin, nous envelopperons le tout dans un pipeline unique qui utilise GPT-4 pour générer la réponse finale, en tirant parti du contexte récupéré.

Tout au long de la mise en œuvre, nous nous concentrerons sur la concision et la pertinence du code, en veillant à ce que la solution soit pratique et facile à comprendre.

Dans cette section, nous explorerons comment intégrer les modèles de langage de grande taille (LLM) comme GPT-4 pour générer des réponses multimodales en combinant les données textuelles et d'image. Cette approche améliore les capacités des LLM en tirant parti à la fois des informations textuelles et visuelles.

Les principales étapes impliquées dans ce processus sont :

1. Collecte et préparation des données : Nous collecterons un ensemble de données qui inclut à la fois des données textuelles et d'image, comme des articles de Wikipedia avec des images associées. Les données textuelles seront découpées en morceaux, et les données textuelles et d'image seront stockées dans des magasins de vecteurs distincts.

2. Création d'un index multimodal : Nous utiliserons un magasin de vecteurs multimodal, comme Qdrant, pour créer des index pour les données textuelles et d'image. Cela nous permet de récupérer efficacement les informations pertinentes en fonction des requêtes des utilisateurs.

3. Pipeline de récupération multimodal : Nous mettrons en œuvre un pipeline de récupération qui peut interroger à la fois les magasins de vecteurs textuels et d'image, récupérant les informations les plus pertinentes pour une requête d'utilisateur donnée.

4. Intégration du LLM : Enfin, nous intégrerons le LLM (dans ce cas, GPT-4) pour générer des réponses en fonction des données textuelles et d'image récupérées. Le LLM utilisera le contexte combiné pour fournir des réponses plus complètes et informatives à l'utilisateur.

En suivant cette approche, nous pouvons construire un système multimodal puissant qui tire parti des forces des données textuelles et visuelles, aboutissant à des réponses plus engageantes et informatives pour l'utilisateur.

Dans cette vidéo, nous avons exploré la mise en œuvre d'un système de génération augmentée par la récupération (RAG) multimodal à l'aide de GPT-4 et de Llama Index. Les principales étapes impliquées dans ce processus étaient :

1. Collecte et préparation des données : Nous avons collecté une combinaison de données textuelles et d'image à partir de diverses sources, notamment des pages Wikipedia et des spécifications de véhicules Tesla.

2. Création d'un index multimodal : Nous avons utilisé Llama Index et Quadrant pour créer des magasins de vecteurs distincts pour les données textuelles et d'image, puis les avons combinés en un magasin de vecteurs multimodal.

3. Pipeline de récupération multimodal : Nous avons mis en œuvre un pipeline de récupération qui pouvait récupérer les morceaux de texte et les images pertinents en fonction des requêtes des utilisateurs, puis utilisé ce contexte pour générer des réponses à l'aide de GPT-4.

4. Conception d'invites et génération de réponses : Nous avons conçu des modèles d'invite pour exploiter efficacement le contexte récupéré et générer les réponses finales aux requêtes des utilisateurs.

Le système résultant démontre la puissance de la combinaison de données multimodales et de l'utilisation de modèles de langage de grande taille comme GPT-4