이 섹션에서는 GPT-4와 Llama Index를 사용하여 엔드-투-엔드 멀티모달 Retrieval Augmented Generation (RAG) 시스템을 구축하는 과정을 살펴보겠습니다.

먼저 필요한 패키지를 설치하고 OpenAI API 키를 구성하여 필요한 환경을 설정할 것입니다. 그 다음에는 데이터 수집 및 준비에 초점을 맞출 것입니다. Tesla 차량과 관련된 이미지를 다운로드하고 GPT-4를 사용하여 각 이미지에 대한 자세한 텍스트 설명을 생성할 것입니다. 이 설명은 벡터 스토어를 보강하는 데 사용됩니다.

그 다음에는 Quadrant를 사용하여 텍스트와 이미지 데이터를 모두 지원하는 멀티모달 벡터 스토어를 만드는 방법을 살펴볼 것입니다. 필요한 저장 컨텍스트를 설정하고 혼합 Wikipedia 디렉토리에서 데이터를 로드할 것입니다.

데이터 설정 후에는 멀티모달 검색 파이프라인을 구현할 것입니다. 이 파이프라인은 사용자 쿼리와 관련된 상위 3개의 텍스트 청크와 상위 3개의 이미지를 검색할 것입니다. 그런 다음 이 검색된 결과를 사용하여 GPT-4 모델의 입력을 보강하고 최종 응답을 생성할 것입니다.

이 과정에서 예제를 제공하고 멀티모달 RAG 시스템의 기능을 시연할 것입니다. 이 섹션을 마치면 텍스트와 이미지 데이터를 결합하여 대형 언어 모델의 기능을 향상시키는 엔드-투-엔드 멀티모달 RAG 시스템을 구축하는 방법을 잘 이해할 수 있을 것입니다.

멀티모달 Retrieval Augmented Generation (RAG) 시스템을 구축하기 위한 환경을 준비하려면 필요한 패키지를 설치하고 필요한 구성 요소를 설정해야 합니다. 다음은 단계별 가이드입니다:

1. 필요한 패키지 설치:

   • 이미지 임베딩을 생성하기 위해 clip 모델을 설치합니다.
   • GPT-4 언어 모델에 액세스하기 위해 openai 패키지를 설치합니다.
   • 멀티모달 벡터 스토어와 검색 파이프라인을 만들기 위해 lama-index 패키지를 설치합니다.
   • 필요에 따라 기타 보조 패키지를 설치합니다.

2. API 키 설정:

   • OpenAI API 키를 얻고 환경에 안전하게 저장합니다.

3. 디렉토리 생성:

   • 입력 이미지를 저장할 input_images 디렉토리를 만듭니다.
   • 텍스트와 이미지 데이터를 저장할 mixed_wiki 디렉토리를 만듭니다.

4. 데이터 다운로드 및 준비:

   • Tesla 차량 모델과 같은 주제와 관련된 이미지 세트를 다운로드합니다.
   • 제공된 스크립트를 사용하여 관련 Wikipedia 페이지에서 이미지와 텍스트 데이터를 다운로드합니다.

5. 멀티모달 벡터 스토어 설정:

   • 멀티모달 벡터 스토어를 관리할 QuadrantClient 인스턴스를 만듭니다.
   • 텍스트 청크와 이미지 임베딩을 위한 두 개의 별도 컬렉션을 정의합니다.
   • 벡터 스토어에 대한 정보를 캡슐화하는 StorageContext를 만듭니다.
   • mixed_wiki 디렉토리에서 데이터를 로드하고 멀티모달 벡터 스토어를 만듭니다.

6. 검색 파이프라인 구현:

   • 검색할 텍스트 청크와 이미지의 수와 같은 검색 매개변수를 설정합니다.
   • 사용자 쿼리를 받아 관련 텍스트 청크와 이미지를 검색하고 분리하는 함수를 작성합니다.

7. 언어 모델과 통합:

   • 검색된 텍스트와 이미지 컨텍스트를 사용자 쿼리와 결합하는 프롬프트 템플릿을 만듭니다.
   • openai.Completion.create() 함수를 사용하여 프롬프트 템플릿과 검색된 컨텍스트를 전달하여 최종 응답을 생성합니다.

이러한 단계를 따르면 텍스트와 이미지 데이터를 결합하여 언어 모델의 기능을 향상시키는 멀티모달 RAG 시스템을 구축할 수 있는 작동 환경이 준비됩니다.

강력한 멀티모달 검색 시스템을 구축하려면 텍스트와 이미지 데이터를 모두 포함하는 다양한 데이터 세트를 수집하고 준비해야 합니다. 이 단계에 대한 접근 방식은 다음과 같습니다:

1. 데이터 수집:

   • 텍스트 데이터의 경우 Wikipedia 페이지, 온라인 기사 또는 기타 관련 소스에서 정보를 스크랩할 수 있습니다.
   • 이미지 데이터의 경우 텍스트 데이터와 동일한 소스에서 이미지를 다운로드하거나 공개적으로 사용 가능한 이미지 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.

2. 데이터 준비:

   • 텍스트 데이터:
     • 텍스트 데이터를 더 작은 관리 가능한 청크로 나눕니다.
     • 텍스트를 정리하고 불필요한 형식이나 잡음을 제거합니다.
   • 이미지 데이터:
     • 이미지 파일이 호환 가능한 형식(예: JPG, PNG)이고 적절한 파일 이름을 가지고 있는지 확인합니다.
     • 필요한 경우 이미지 임베딩 모델의 성능을 최적화하기 위해 이미지 크기를 조정하거나 자릅니다.

3. 데이터 구성:

   • "text"와 "images"와 같은 별도의 폴더를 가진 디렉토리 구조를 만듭니다.
   • 텍스트와 이미지 데이터 간의 명확한 매핑을 유지하여 인덱싱 및 검색 프로세스 중에 관련 정보를 쉽게 연결할 수 있습니다.

4. 데이터 증강(선택 사항):

   • 데이터 세트가 제한적인 경우 GPT-4와 같은 언어 모델을 사용하여 이미지에 대한 추가 텍스트 설명을 생성할 수 있습니다.
   • 이렇게 생성된 텍스트 설명을 텍스트 코퍼스에 추가하여 멀티모달 검색 시스템에 더 많은 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

이러한 단계를 따르면 검색 시스템의 기반이 되는 구조화되고 포괄적인 멀티모달 데이터 세트를 만들 수 있습니다.

멀티모달 인덱스를 만들려면 먼저 필요한 환경을 설정하고 필요한 패키지를 설치해야 합니다. CLIP 모델을 사용하여 이미지 임베딩을 생성하고 Llama Index 라이브러리를 사용하여 텍스트 처리 및 벡터 스토어 관리를 수행할 것입니다.

그 다음에는 입력 이미지와 혼합 Wikipedia 데이터를 위한 별도의 폴더를 만들 것입니다. 이 혼합 Wikipedia 데이터에는 이미지와 텍스트가 모두 포함됩니다. 그런 다음 Llama Index 라이브러리의 OpenAI 멀티모달 기능을 사용하여 이미지에 대한 자세한 텍스트 설명을 생성할 것이며, 이는 벡터 스토어의 텍스트 청크로 사용됩니다.

그 다음에는 Tesla Model S, X 및 Rivian R1을 포함한 전기 차량 관련 다양한 Wikipedia 페이지에서 이미지를 다운로드할 것입니다. 텍스트 청크와 이미지 임베딩을 위해 Pinecone을 사용하여 두 개의 별도 벡터 스토어를 만들 것입니다.

텍스트와 이미지 데이터를 결합하기 위해 Llama Index 저장 컨텍스트를 사용하여 단일 멀티모달 벡터 스토어를 만들 것입니다. 이를 통해 텍스트와 이미지 데이터를 모두 관리할 수 있습니다.

마지막으로 텍스트와 이미지 쿼리를 모두 처리할 수 있는 검색 파이프라인을 설정할 것입니다. 이 파이프라인은 사용자 입력과 관련된 상위 텍스트 청크와 이미지를 반환할 것입니다. 이 검색된 컨텍스트는 GPT-4와 같은 대형 언어 모델을 사용하여 응답을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

이 멀티모달 인덱스를 만들면 텍스트와 시각적 정보를 모두 활용하여 언어 모델 기반 애플리케이션의 기능을 향상시킬 수 있습니다.

이 섹션에서는 텍스트와 이미지 데이터를 결합하여 언어 모델의 기능을 향상시키는 멀티모달 검색 파이프라인을 구현할 것입니다.

주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 인덱싱: 이미지와 텍스트 데이터를 결합하고 별도의 벡터 스토어에 저장할 것입니다. GPT-4를 사용하여 이미지에 대한 설명을 생성하고 이를 벡터 스토어의 텍스트 청크에 추가하는 것도 탐구할 것입니다.

2. 검색: 사용자 쿼리를 기반으로 가장 관련성 있는 텍스트 청크와 이미지를 검색하는 검색 파이프라인을 설정할 것입니다.

3. 보강: 검색된 정보를 사용하여 언어 모델(이 경우 GPT-4)의 입력을 보강하고 최종 응답을 생성할 것입니다.

이를 구현하기 위해 다음과 같은 도구와 라이브러리를 사용할 것입니다:

• CLIP: 텍스트와 이미지 모두에 대한 임베딩을 생성할 수 있는 멀티모달 모델.
• Langchain: 대형 언어 모델을 사용하여 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크.
• Pinecone: 텍스트와 이미지 데이터를 모두 지원하는 벡터 스토어.

먼저 필요한 환경을 설정하고 필요한 패키지를 설치할 것입니다. 그런 다음 텍스트와 이미지를 포함하는 데이터를 수집하고 준비할 것입니다. 다음으로 Pinecone을 사용하여 멀티모달 벡터 스토어를 만들 것입니다.

그 다음에는 사용자