In questa sezione, approfondiremo il processo di costruzione di un sistema end-to-end multimodale di Retrieval Augmented Generation (RAG) utilizzando GPT-4 e Llama Index.

Innanzi tutto, configureremo l'ambiente necessario installando i pacchetti richiesti, inclusi il modello CLIP e la libreria Llama Index. Configureremo anche la chiave API di OpenAI per abilitare l'uso di GPT-4.

Successivamente, ci concentreremo sulla raccolta e sulla preparazione dei dati. Scaricheremo un set di immagini relative ai veicoli Tesla e utilizzeremo GPT-4 per generare descrizioni dettagliate del testo per ogni immagine. Queste descrizioni saranno utilizzate come frammenti di testo per arricchire il nostro archivio vettoriale.

Esploreremo quindi come creare un archivio vettoriale multimodale utilizzando Quadrant, un archivio vettoriale che supporta sia i dati testuali che quelli di immagine. Configureremo il contesto di archiviazione necessario e caricheremo i dati dalla directory Wikipedia mista, che contiene sia dati testuali che di immagine.

Dopo aver impostato i dati, implementeremo una pipeline di recupero multimodale. Questa pipeline recupererà i primi 3 frammenti di testo e le prime 3 immagini più rilevanti per la query dell'utente. Utilizzeremo quindi questi risultati recuperati per arricchire l'input al modello GPT-4, che genererà la risposta finale.

Durante il processo, forniremo esempi e dimostreremo la funzionalità del sistema multimodale RAG. Alla fine di questa sezione, avrete una solida comprensione di come costruire un sistema end-to-end multimodale RAG che combina dati testuali e di immagine per migliorare le capacità dei modelli di linguaggio su larga scala.

Per preparare l'ambiente per la costruzione di un sistema multimodale di Retrieval Augmented Generation (RAG), dobbiamo installare i pacchetti necessari e configurare i componenti richiesti. Ecco una guida passo-passo:

1. Installare i pacchetti richiesti:

   • Installare il modello clip per generare gli embedding delle immagini.
   • Installare il pacchetto openai per accedere al modello di linguaggio GPT-4.
   • Installare il pacchetto lama-index per creare l'archivio vettoriale multimodale e la pipeline di recupero.
   • Installare eventuali altri pacchetti ausiliari necessari.

2. Configurare le chiavi API:

   • Ottenere una chiave API di OpenAI e archiviarla in modo sicuro nell'ambiente.

3. Creare le directory:

   • Creare una directory input_images per archiviare le immagini di input.
   • Creare una directory mixed_wiki per archiviare i dati testuali e di immagine da Wikipedia.

4. Scaricare e preparare i dati:

   • Scaricare un set di immagini relative all'argomento che si desidera trattare, come i diversi modelli di veicoli Tesla.
   • Utilizzare lo script fornito per scaricare immagini e dati testuali dalle pagine Wikipedia pertinenti.

5. Configurare l'archivio vettoriale multimodale:

   • Creare un'istanza di QuadrantClient per gestire l'archivio vettoriale multimodale.
   • Definire due raccolte separate, una per i frammenti di testo e una per gli embedding delle immagini.
   • Creare un StorageContext che racchiuda le informazioni sull'archivio vettoriale.
   • Caricare i dati dalla directory mixed_wiki e creare l'archivio vettoriale multimodale.

6. Implementare la pipeline di recupero:

   • Impostare i parametri di recupero, come il numero di frammenti di testo e di immagini da recuperare.
   • Scrivere una funzione che prenda una query dell'utente, recuperi i frammenti di testo e le immagini pertinenti e li separi.

7. Integrare con il modello di linguaggio:

   • Creare un modello di prompt che combini il contesto di testo e di immagine recuperato con la query dell'utente.
   • Utilizzare la funzione openai.Completion.create() per generare la risposta finale passando il modello di prompt e il contesto recuperato.

Per costruire un robusto sistema di recupero multimodale, dobbiamo raccogliere e preparare un insieme di dati diversificato che includa sia dati testuali che di immagine. Ecco come possiamo affrontare questo passaggio:

1. Raccolta dei dati:

   • Per i dati testuali, possiamo estrarre informazioni dalle pagine di Wikipedia, da articoli online o da altre fonti pertinenti.
   • Per i dati di immagine, possiamo scaricare immagini dalle stesse fonti dei dati testuali o utilizzare set di dati di immagini pubblicamente disponibili.

2. Preparazione dei dati:

   • Dati testuali:
     • Suddividere i dati testuali in frammenti più piccoli e gestibili per creare un corpus testuale.
     • Pulire e pre-elaborare il testo, rimuovendo eventuali formattazioni o rumori inutili.
   • Dati di immagine:
     • Assicurarsi che i file di immagine siano in un formato compatibile (ad es. JPG, PNG) e abbiano nomi di file appropriati.
     • Ridimensionare o ritagliare le immagini a una dimensione coerente, se necessario, per ottimizzare le prestazioni del modello di embedding delle immagini.

3. Organizzazione dei dati:

   • Creare una struttura di directory per organizzare i dati testuali e di immagine, come avere cartelle separate per "testo" e "immagini".
   • Mantenere una mappatura chiara tra i dati testuali e di immagine, in modo da poter facilmente associare le informazioni pertinenti durante il processo di indicizzazione e recupero.

4. Aumento dei dati (opzionale):

   • Se il set di dati è limitato, è possibile considerare la generazione di descrizioni di testo aggiuntive per le immagini utilizzando un modello di linguaggio come GPT-4.
   • Queste descrizioni di testo generate possono essere aggiunte al corpus testuale, fornendo più contesto per il sistema di recupero multimodale.

Per creare indici multimodali, dobbiamo prima configurare l'ambiente necessario e installare i pacchetti richiesti. Utilizzeremo il modello CLIP per gli embedding delle immagini e la libreria Llama Index per l'elaborazione del testo e la gestione dell'archivio vettoriale.

Successivamente, creeremo cartelle separate per le immagini di input e i dati Wikipedia misti, che conterranno sia immagini che testo. Utilizzeremo quindi la funzione multimodale di OpenAI dalla libreria Llama Index per generare descrizioni di testo dettagliate per le immagini, che possono essere utilizzate come frammenti di testo nell'archivio vettoriale.

Dopo di che, scaricheremo immagini da varie pagine di Wikipedia relative ai veicoli elettrici, inclusi Tesla Model S, X e Rivian R1. Creeremo due archivi vettoriali separati utilizzando Pinecone, uno per i frammenti di testo e uno per gli embedding delle immagini.

Per combinare i dati testuali e di immagine, creeremo un archivio vettoriale multimodale utilizzando il contesto di archiviazione di Llama Index, che ci consente di gestire sia i dati testuali che quelli di immagine in un unico archivio vettoriale.

Infine, configureremo una pipeline di recupero in grado di gestire sia query testuali che di immagine, restituendo i frammenti di testo e le immagini più rilevanti per l'input dell'utente. Questo contesto recuperato può quindi essere utilizzato per generare risposte utilizzando un modello di linguaggio su larga scala come GPT-4.

Creando questo indice multimodale, possiamo sfruttare sia le informazioni testuali che visive per migliorare le capacità delle nostre applicazioni basate sui modelli di linguaggio.

In questa sezione, implementeremo una pipeline di recupero multimodale che combina sia i dati testuali che quelli di immagine per migliorare le capacità del modello di linguaggio.

I passaggi chiave coinvolti sono:

1. Indicizzazione: Combineremo i dati di immagine e di testo e li archivieremo in archivi vettoriali separati. Esploreremo anche l'uso di GPT-4 per generare descrizioni di immagini, che possono essere aggiunte ai frammenti di testo nell'archivio vettoriale.

2. Recupero: Configureremo una pipeline di recupero in grado di recuperare i frammenti di testo e le immagini più rilevanti in base alla query dell'utente.

3. Arricchimento: Le informazioni recuperate saranno utilizzate per arricchire l'input al modello di linguaggio (GPT-4 in questo caso), che genererà la risposta finale.

Per implementare questo, utilizzeremo i seguenti strumenti e librerie:

• CLIP: Un modello multimodale in grado di generare embedding per testo e immagini.
• Langchain: Un framework per costruire applicazioni con modelli di linguaggio su larga scala.
• Pinecone: Un archivio vettoriale che supporta sia i dati testuali che quelli di immagine.

Inizieremo configurando l'ambiente necessario e installando i pacchetti richiesti. Quindi raccoglieremo e prepareremo i dati, che includeranno sia testo che immagini. Successivamente, creeremo gli archivi vettoriali multimodali utilizzando Pinecone.

Dopo di che, implementeremo la pipeline di recupero, che recupererà i frammenti di testo e le immagini più rilevanti in base alla query dell'utente. Infine, racchiuderemo il tutto in una singola pipeline che utilizza GPT-4 per generare la risposta finale, sfruttando il contesto recuperato.

Durante l'implementazione, ci concentreremo sulla concisione e sulla chiarezza del codice, garantendo che la soluzione sia pratica e facile da comprendere.

In questa sezione, esploreremo come integrare i modelli di linguaggio su larga scala (LLM) come GPT-4 per generare risposte multimodali combinando dati testuali e di immagine. Questo approccio migliora le capacità degli LLM sfruttando sia le informazioni testuali che visive.

I passaggi chiave in questo processo sono:

1. Raccolta e preparazione dei dati: Raccoglieremo un set di dati che includa sia dati testuali che di immagine, come articoli da Wikipedia con immagini associate. I dati testuali saranno suddivisi in frammenti e sia i dati testuali che quelli di immagine saranno archiviati in archivi vettoriali separati.

2. Creazione dell'indice multimodale: Utilizzeremo un archivio vettoriale multimodale, come Qdrant, per creare indici sia per i dati testuali che per quelli di immagine. Ciò ci consente di recuperare in modo efficiente le informazioni pertinenti in base alle query degli utenti.

3. Pipeline di recupero multimodale: Implementeremo una pipeline di recupero in grado di interrogare sia l'archivio vettoriale dei testi che quello delle immagini, recuperando le informazioni più rilevanti per una determinata query dell'utente.

4. Integrazione con l'LLM: Infine, integreremo l'LLM (in questo caso, GPT-4) per generare risposte in base ai dati di testo e di immagine recuperati. L'LLM utilizzerà il contesto combinato per fornire risposte più complete e informative all'utente.

Seguendo questo approccio, possiamo costruire un potente sistema multimodale che sfrutta i punti di forza dei dati testuali e visivi, ottenendo risposte più coinvolgenti e informative per l'utente.

In questo video, abbiamo esplorato l'implementazione di un sistema multimodale di retrieval-augmented generation (RAG) utilizzando GPT-4 e Llama Index. I passaggi chiave in questo processo sono stati:

1. Raccolta e preparazione dei dati: Abbiamo raccolto una combinazione di dati testuali e di immagine da varie fonti, tra cui pagine di Wikipedia e specifiche dei veicoli Tesla.

2. Creazione dell'indice multimodale: Abbiamo utilizzato Llama Index e Quadrant per creare archivi vettoriali separati per i dati testuali e di immagine, e poi li abbiamo combinati in un archivio vettoriale multimodale.

3. Pipeline di recupero multimodale: Abbiamo implementato una pipeline di recupero in grado di recuperare i frammenti di testo e le immagini pertinenti in base alle query degli utenti, e poi abbiamo utilizzato questo contesto per generare risposte utilizzando GPT-4.

4. Progettazione dei prompt e generazione delle risposte: Abbiamo elaborato modelli di prompt per sfruttare in modo efficace il contesto recuperato e generare le risposte finali alle query degli utenti.

Il sistema risultante dimostra la potenza della combinazione di dati multimodali e dell'utilizzo di modelli di linguaggio su larga scala come GPT-4 per fornire risposte informative e contestuali alle query degli utenti. Questo approccio può essere ulteriormente migliorato incorporando tecniche come il genetic RAG, che può regolare dinamicamente il processo di recupero e generazione per migliorare la qualità delle risposte.

Complessivamente, questo video fornisce una solida base per la costruzione di sistemi multimodali RAG e evidenzia il potenziale di questi approcci in varie applicazioni, come la risposta alle domande, la generazione di contenuti e il recupero di informazioni.