このセクションでは、GPT-4とLlama Indexを使用して、エンドツーエンドのマルチモーダルリトリーバル拡張型生成(RAG)システムを構築するプロセスについて詳しく説明します。

最初に、必要なパッケージをインストールして必要な環境を設定します。CLIP モデルとLlama Indexライブラリをインストールし、GPT-4を使用するためのOpenAI APIキーを設定します。

その次に、データの収集と準備に焦点を当てます。Tesla車両に関連する一連の画像をダウンロードし、GPT-4を使用して各画像の詳細なテキストの説明を生成します。これらの説明はテキストチャンクとしてベクトルストアに追加されます。

その後、Quadrantというテキストと画像データの両方をサポートするベクトルストアを使用して、マルチモーダルなベクトルストアを作成します。Wikipediaのミックスディレクトリからデータを読み込み、ストレージコンテキストを設定します。

データの設定が完了したら、マルチモーダルな検索パイプラインを実装します。このパイプラインは、ユーザーのクエリに関連する上位3つのテキストチャンクと上位3つの画像を検索します。これらの検索結果を使用して、GPT-4モデルへの入力を拡張し、最終的な応答を生成します。

このプロセス全体を通して、マルチモーダルRAGシステムの機能を示す例を提供します。このセクションの最後までに、テキストデータと画像データを組み合わせて大規模な言語モデルの機能を強化するエンドツーエンドのマルチモーダルRAGシステムを構築する方法を理解できるはずです。

マルチモーダルなリトリーバル拡張型生成(RAG)システムを構築するための環境を準備するには、必要なパッケージをインストールし、必要なコンポーネントを設定する必要があります。以下のステップバイステップのガイドに従ってください:

1. 必要なパッケージのインストール:

   • 画像エンベディングを生成するためにclipモデルをインストールします。
   • GPT-4言語モデルにアクセスするためにopenaiパッケージをインストールします。
   • マルチモーダルなベクトルストアとリトリーバルパイプラインを作成するためにlama-indexパッケージをインストールします。
   • 必要に応じて、その他の補助パッケージもインストールします。

2. APIキーの設定:

   • OpenAIのAPIキーを取得し、環境に安全に保存します。

3. ディレクトリの作成:

   • 入力画像を保存するinput_imagesディレクトリを作成します。
   • Wikipediaからのテキストと画像データを保存するmixed_wikiディレクトリを作成します。

4. データのダウンロードと準備:

   • Tesla車両モデルなどのトピックに関連する一連の画像をダウンロードします。
   • 提供されたスクリプトを使用して、関連するWikipediaページからの画像とテキストデータをダウンロードします。

5. マルチモーダルベクトルストアの設定:

   • マルチモーダルベクトルストアを管理するQuadrantClientインスタンスを作成します。
   • テキストチャンク用と画像エンベディング用の2つの別々のコレクションを定義します。
   • ベクトルストアに関する情報を含むStorageContextを作成します。
   • mixed_wikiディレクトリからデータを読み込み、マルチモーダルベクトルストアを作成します。

6. リトリーバルパイプラインの実装:

   • 検索するテキストチャンクと画像の数などのリトリーバルパラメーターを設定します。
   • ユーザークエリを受け取り、関連するテキストチャンクと画像を検索し、それらを分離する関数を書きます。

7. 言語モデルとの統合:

   • 検索されたテキストと画像のコンテキストをユーザークエリと組み合わせるプロンプトテンプレートを作成します。
   • openai.Completion.create()関数を使用して、プロンプトテンプレートと検索されたコンテキストを渡し、最終的な応答を生成します。

これらのステップに従うことで、テキストデータと画像データを組み合わせて言語モデルの機能を強化するマルチモーダルRAGシステムを構築する準備ができます。

堅牢なマルチモーダルリトリーバルシステムを構築するには、テキストデータと画像データの両方を含む多様なデータセットを収集し、準備する必要があります。このステップについて以下のように説明します:

1. データの収集:

   • テキストデータについては、Wikipediaページ、オンラインの記事、その他の関連するソースからスクレイピングできます。
   • 画像データについては、テキストデータと同じソースからダウンロードしたり、一般に公開されているデータセットを使用したりできます。

2. データの準備:

   • テキストデータ:
     • テキストデータを小さな管理しやすいチャンクに分割して、テキストコーパスを作成します。
     • 不要な書式設定やノイズを取り除くなど、テキストをクリーニングし、前処理します。
   • 画像データ:
     • 画像ファイルが互換性のあるフォーマット(JPG、PNGなど)であり、適切なファイル名を持っていることを確認します。
     • 必要に応じて、画像エンベディングモデルのパフォーマンスを最適化するために、画像のサイズを調整したりトリミングしたりします。

3. データの整理:

   • 「テキスト」と「画像」のようなフォルダを分けるなど、テキストデータと画像データを整理するための ディレクトリ構造を作成します。
   • テキストデータと画像データの間の明確なマッピングを維持し、インデックス作成とリトリーバルのプロセス中に関連情報を簡単に関連付けられるようにします。

4. データの拡張(オプション):

   • データセットが限られている場合は、GPT-4のような言語モデルを使用して、画像の追加のテキストの説明を生成することを検討できます。
   • これらの生成されたテキストの説明をテキストコーパスに追加することで、マルチモーダルリトリーバルシステムにさらなるコンテキストを提供できます。

これらのステップに従うことで、リトリーバルシステムの基盤となる、構造化され、包括的なマルチモーダルデータセットを作成できます。

マルチモーダルなインデックスを作成するには、まず必要な環境を設定し、必要なパッケージをインストールする必要があります。画像エンベディングにはCLIPモデルを、テキスト処理とベクトルストア管理にはLlama Indexライブラリを使用します。

その次に、入力画像用のフォルダと、画像とテキストの両方を含むミックスのWikipediaデータ用のフォルダを作成します。その後、Llama Indexのオープンマルチモーダル関数を使用して、画像の詳細なテキストの説明を生成し、ベクトルストアのテキストチャンクとして使用します。

その後、Tesla Model S、X、RivianR1などの電気自動車に関連するさまざまなWikipediaページから画像をダウンロードします。テキストチャンク用とイメージエンベディング用の2つの別々のベクトルストアをPineconeを使用して作成します。

テキストデータと画像データを組み合わせるために、Llama Indexのストレージコンテキストを使用してマルチモーダルベクトルストアを作成します。これにより、テキストデータと画像データを単一のベクトルストアで管理できます。

最後に、テキストとイメージの両方のクエリに対応できる検索パイプラインを設定します。このパイプラインは、ユーザーの入力に関連する上位のテキストチャンクと画像を返します。この検索結果は、GPT-4などの大規模な言語モデルを使用して応答を生成するために使用されます。

このマルチモーダルなインデックスを作成することで、テキストデータと視覚データの両方の情報を活用して、言語モデルベースのアプリケーションの機能を強化できます。

このセクションでは、テキストデータと画像データの両方を組み合わせて言語モデルの機能を強化するマルチモーダルなリトリーバルパイプラインを実装します。

主なステップは以下の通りです:

1. インデックス作成: 画像データとテキストデータを組み合わせ、別々のベクトルストアに保存します。また、GPT-4を使用して画像の説明を生成し、ベクトルストアのテキストチャンクに追加することも探ります。

2. リトリーバル: ユーザーのクエリに基づいて、最も関連性の高いテキストチャンクと画像を検索するリトリーバルパイプラインを設定します。

3. 拡張: 検索された情報を使用して、言語モデル(この場合はGPT-4)への入力を拡張し、最終的な応答を生成します。

これを実装するために、以下のツールとライブラリを使用します:

• CLIP: テキストと画像の両方のエンベディングを生成できるマルチモーダルモデル。
• Langchain: 大規模な言語モデルを使用したアプリケーションを構築するためのフレームワーク。
• Pinecone: テキストデータと画像データの両方をサポートするベクトルストア。

最初に、必要な環境を設定してパッケージをインストールします。次に、テキストデータと画像データの両方を含むデータを収集して準備します。その後、Pineconeを使用してマルチモーダルなベクトルストアを作成します。

その次に、ユーザーのクエリに基づいて最も関連性の高いテキストチャンクと画像を検索するリトリーバルパイプラインを実装します。最後に、検索された情報を使用してGPT-4による最終的な応答を生成するパイプラインを作成します。

実装の過程では、コードを簡潔かつ明確に保ち、ソリューションが実用的で理解しやすいことに焦点を当てます。

このセクションでは、GPT-4などの大規模な言語モデル(LLM)を統合して、テキストデータと画像データを組み合わせてマルチモーダルな応答を生成する方法を探ります。このアプローチにより、LLMの機能をテキストと視覚の両方の情報を活用することで強化できます。

このプロセスの主なステップは以下の通りです:

1. データの収集と準備: Wikipediaの記事とそれに関連する画像など、テキストデータと画像データの両方を含むデータセットを収集します。テキストデータはチャンク化され、テキストデータと画像データはそれぞれ別のベクトルストアに保存されます。

2. マルチモーダルインデックスの作成: Qdrantなどのマルチモーダルベクトルストアを使用して、テキストデータと画像データの両方のインデックスを作成します。これにより、ユーザークエリに基づいて関連情報を効率的に検索できます。

3. マルチモーダルリトリーバルパイプライン: テキストベクトルストアと画像ベクトルストアの両方をクエリできるリトリーバルパイプラインを実装します。これにより、ユーザークエリに最も関連性の高い情報を検索できます。

4. LLMの統合: 最後に、検索されたテキストデータと画像データに基づいて応答を生成するためにLLM(この場合はGPT-4)を統合します。LLMは組み合わされたコンテキストを使用して、より包括的で情報豊富な回答をユーザーに提供します。

このアプローチに従うことで、テキストデータと視