In dit gedeelte zullen we duiken in het proces van het bouwen van een end-to-end multimodale Retrieval Augmented Generation (RAG) systeem met behulp van GPT-4 en Llama Index.

Eerst zullen we de nodige omgeving instellen door de vereiste pakketten te installeren, waaronder het CLIP-model en de Llama Index-bibliotheek. We zullen ook de OpenAI API-sleutel configureren om het gebruik van GPT-4 mogelijk te maken.

Vervolgens zullen we ons richten op gegevensverzameling en -voorbereiding. We zullen een set afbeeldingen downloaden die verband houden met Tesla-voertuigen en GPT-4 gebruiken om gedetailleerde tekstbeschrijvingen voor elke afbeelding te genereren. Deze beschrijvingen zullen worden gebruikt als tekstfragmenten om onze vectoropslag te verrijken.

Vervolgens zullen we onderzoeken hoe we een multimodale vectoropslag kunnen maken met behulp van Quadrant, een vectoropslag die zowel tekst- als beeldgegevens ondersteunt. We zullen de nodige opslagcontext instellen en de gegevens laden uit de gemengde Wikipedia-map, die zowel tekst- als beeldgegevens bevat.

Na het instellen van de gegevens zullen we een multimodale retrievalpijplijn implementeren. Deze pijplijn zal de top-3 tekstfragmenten en de top-3 afbeeldingen ophalen die relevant zijn voor de query van de gebruiker. We zullen deze opgehaalde resultaten vervolgens gebruiken om de invoer voor het GPT-4-model te verrijken, dat de uiteindelijke reactie zal genereren.

Tijdens het hele proces zullen we voorbeelden geven en de functionaliteit van het multimodale RAG-systeem demonstreren. Aan het einde van dit gedeelte zult u een solide begrip hebben van hoe u een end-to-end multimodaal RAG-systeem kunt bouwen dat tekst- en beeldgegevens combineert om de mogelijkheden van grote taalmodellen te verbeteren.

Om de omgeving voor het bouwen van een multimodaal Retrieval Augmented Generation (RAG)-systeem voor te bereiden, moeten we de nodige pakketten installeren en de vereiste componenten instellen. Hier is een stapsgewijze handleiding:

1. Installeer vereiste pakketten:

   • Installeer het clip-model voor het genereren van beeldembeddings.
   • Installeer het openai-pakket voor toegang tot het GPT-4-taalmodel.
   • Installeer het lama-index-pakket voor het maken van de multimodale vectoropslag en retrievalpijplijn.
   • Installeer eventuele andere hulppakketten indien nodig.

2. Stel API-sleutels in:

   • Verkrijg een OpenAI API-sleutel en sla deze veilig op in uw omgeving.

3. Maak mappen aan:

   • Maak een input_images-map aan om de invoerafbeeldingen op te slaan.
   • Maak een mixed_wiki-map aan om de tekst- en beeldgegevens van Wikipedia op te slaan.

4. Download en bereid gegevens voor:

   • Download een set afbeeldingen die verband houden met het onderwerp dat u wilt behandelen, zoals verschillende Tesla-voertuigmodellen.
   • Gebruik het meegeleverde script om afbeeldingen en tekstgegevens van relevante Wikipedia-pagina's te downloaden.

5. Stel de multimodale vectoropslag in:

   • Maak een QuadrantClient-instantie aan om de multimodale vectoropslag te beheren.
   • Definieer twee afzonderlijke collecties, één voor tekstfragmenten en één voor beeldembeddings.
   • Maak een StorageContext aan die de informatie over de vectoropslag omvat.
   • Laad de gegevens uit de mixed_wiki-map en maak de multimodale vectoropslag.

6. Implementeer de retrievalpijplijn:

   • Stel de retrievalparameters in, zoals het aantal op te halen tekstfragmenten en afbeeldingen.
   • Schrijf een functie die een gebruikersquery neemt, de relevante tekstfragmenten en afbeeldingen ophaalt en deze scheidt.

7. Integreer met het taalmodel:

   • Maak een promptsjabloon die de opgehaalde tekst- en beeldcontext combineert met de gebruikersquery.
   • Gebruik de openai.Completion.create()-functie om de uiteindelijke reactie te genereren door de promptsjabloon en de opgehaalde context door te geven.

Om een robuust multimodaal retrievalsysteem op te bouwen, moeten we een gevarieerde dataset verzamelen en voorbereiden die zowel tekst- als beeldgegevens bevat. Hier is hoe we deze stap kunnen aanpakken:

1. Gegevensverzameling:

   • Voor tekstgegevens kunnen we informatie scrapen van Wikipedia-pagina's, online artikelen of andere relevante bronnen.
   • Voor beeldgegevens kunnen we afbeeldingen downloaden van dezelfde bronnen als de tekstgegevens of openbaar beschikbare beelddatasets gebruiken.

2. Gegevensvoorbereiding:

   • Tekstgegevens:
     • Verdeel de tekstgegevens in kleinere, beheerbare stukken om een tekstcorpus te maken.
     • Reinig en verwerk de tekst, verwijder eventuele overbodige opmaak of ruis.
   • Beeldgegevens:
     • Zorg ervoor dat de afbeeldingsbestanden in een compatibel formaat zijn (bijv. JPG, PNG) en geschikte bestandsnamen hebben.
     • Pas de grootte van de afbeeldingen aan of snijd ze bij tot een consistente grootte, indien nodig, om de prestaties van het beeldembeddingsmodel te optimaliseren.

3. Gegevensorganisatie:

   • Maak een mappenstructuur om de tekst- en beeldgegevens te organiseren, zoals aparte mappen voor "tekst" en "afbeeldingen".
   • Onderhoud een duidelijke mapping tussen de tekst- en beeldgegevens, zodat u de relevante informatie gemakkelijk kunt koppelen tijdens het indexerings- en retrievalproces.

4. Gegevensverrijking (optioneel):

   • Als de dataset beperkt is, kunt u overwegen om aanvullende tekstbeschrijvingen voor de afbeeldingen te genereren met behulp van een taalmodel zoals GPT-4.
   • Deze gegenereerde tekstbeschrijvingen kunnen aan het tekstcorpus worden toegevoegd, waardoor er meer context voor het multimodale retrievalsysteem wordt geboden.

Om multimodale indexen te maken, moeten we eerst de nodige omgeving instellen en de vereiste pakketten installeren. We zullen het CLIP-model gebruiken voor beeldembeddings en de Llama Index-bibliotheek voor tekstverwerking en vectoropslagbeheer.

Vervolgens zullen we aparte mappen maken voor invoerafbeeldingen en gemengde Wikipedia-gegevens, die zowel afbeeldingen als tekst zullen bevatten. We zullen dan de OpenAI multimodel-functie uit de Llama Index-bibliotheek gebruiken om gedetailleerde tekstbeschrijvingen voor de afbeeldingen te genereren, die als tekstfragmenten in de vectoropslag kunnen worden gebruikt.

Daarna zullen we afbeeldingen downloaden van verschillende Wikipedia-pagina's die verband houden met elektrische voertuigen, waaronder de Tesla Model S, X en Rivian R1. We zullen twee afzonderlijke vectoropslagen maken met behulp van Pinecone, één voor tekstfragmenten en één voor beeldembeddings.

Om de tekst- en beeldgegevens te combineren, zullen we een multimodale vectoropslag maken met behulp van de Llama Index-opslagcontext, waarmee we zowel tekst- als beeldgegevens in één vectoropslag kunnen beheren.

Tenslotte zullen we een retrievalpijplijn instellen die zowel tekst- als beeldvragen kan verwerken en de meest relevante tekstfragmenten en afbeeldingen voor de invoer van de gebruiker teruggeeft. Deze opgehaalde context kan vervolgens worden gebruikt om reacties te genereren met behulp van een groot taalmodel zoals GPT-4.

Door deze multimodale index te maken, kunnen we zowel tekstuele als visuele informatie benutten om de mogelijkheden van onze taalmodel-gebaseerde toepassingen te verbeteren.

In dit gedeelte zullen we een multimodale retrievalpijplijn implementeren die zowel tekst- als beeldgegevens combineert om de mogelijkheden van het taalmodel te verbeteren.

De belangrijkste stappen zijn:

1. Indexering: We zullen zowel beeld- als tekstgegevens combineren en deze opslaan in afzonderlijke vectoropslagen. We zullen ook onderzoeken hoe we GPT-4 kunnen gebruiken om beschrijvingen van afbeeldingen te genereren, die kunnen worden toegevoegd aan de tekstfragmenten in de vectoropslag.

2. Retrieval: We zullen een retrievalpijplijn instellen die de meest relevante tekstfragmenten en afbeeldingen kan ophalen op basis van de query van de gebruiker.

3. Verrijking: De opgehaalde informatie zal worden gebruikt om de invoer voor het taalmodel (in dit geval GPT-4) te verrijken, dat vervolgens de uiteindelijke reactie zal genereren.

Om dit te implementeren, zullen we de volgende tools en bibliotheken gebruiken:

• CLIP: Een multimodaal model dat embeddings kan genereren voor zowel tekst als afbeeldingen.
• Langchain: Een framework voor het bouwen van toepassingen met grote taalmodellen.
• Pinecone: Een vectoropslag die zowel tekst- als beeldgegevens ondersteunt.

We zullen beginnen met het instellen van de nodige omgeving en het installeren van de vereiste pakketten. Vervolgens zullen we de gegevens verzamelen en voorbereiden, wat zowel tekst als afbeeldingen zal omvatten. Daarna zullen we de multimodale vectoropslagen maken met behulp van Pinecone.

Daarna zullen we de retrievalpijplijn implementeren, die de meest relevante tekstfragmenten en afbeeldingen zal ophalen op basis van de query van de gebruiker. Ten slotte zullen we alles inpakken in één pijplijn die GPT-4 gebruikt om de uiteindelijke reactie te genereren, waarbij gebruik wordt gemaakt van de opgehaalde context.

Tijdens de implementatie zullen we ons richten op het houden van de code beknopt en to the point, zodat de oplossing praktisch en gemakkelijk te begrijpen is.

In dit gedeelte zullen we onderzoeken hoe we grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4 kunnen integreren om multimodale reacties te genereren door tekst- en beeldgegevens te combineren. Deze aanpak verbetert de mogelijkheden van LLM's door zowel tekstuele als visuele informatie te benutten.

De belangrijkste stappen in dit proces zijn:

1. Gegevensverzameling en -voorbereiding: We zullen een dataset verzamelen die zowel tekst- als beeldgegevens bevat, zoals artikelen van Wikipedia met bijbehorende afbeeldingen. De tekstgegevens zullen worden opgedeeld in fragmenten, en zowel tekst- als beeldgegevens zullen worden opgeslagen in afzonderlijke vectoropslagen.

2. Creatie van multimodale index: We zullen een multimodale vectoropslag, zoals Qdrant, gebruiken om indexen te maken voor zowel de tekst- als beeldgegevens. Dit stelt ons in staat om efficiënt relevante informatie op te halen op basis van gebruikersqueries.

3. Multimodale retrievalpijplijn: We zullen een retrievalpijplijn implementeren die zowel de tekst- als beeldvectoropslagen kan doorzoeken en de meest relevante informatie voor een bepaalde gebruikersquery kan ophalen.

4. Integratie van LLM: Ten slotte zullen we het LLM (in dit geval GPT-4) integreren om reacties te genereren op basis van de opgehaalde tekst- en beeldgegevens. Het LLM zal de gecombineerde context gebruiken om meer uitgebreide en informatieve antwoorden aan de gebruiker te geven.

Door deze aanpak te volgen, kunnen we een krachtig multimodaal systeem bouwen dat de sterke punten van zowel tekstuele als visuele gegevens benut, wat resulteert in meer boeiende en informatieve reacties voor de gebruiker.

In deze video hebben we de implementatie van een multimodaal retrieval-augmented generation (RAG)-systeem met behulp van GPT-4 en Llama Index onderzocht. De belangrijkste stappen in dit proces waren:

1. Gegevensverzameling en -voorbereiding: We hebben een combinatie van tekst- en beeldgegevens verzameld uit verschillende bronnen, waaronder Wikipedia-pagina's en Tesla-voertuigspecificaties.

2. Creatie van multimodale index: We hebben Llama Index en Quadrant gebruikt om afzonderlijke vectoropslagen te maken voor tekst- en beeldgegevens, en deze vervolgens gecombineerd tot een multimodale vectoropslag.

3. Multimodale retrievalpijplijn: We hebben een retrievalpijplijn geïmplementeerd die relevante tekstfragmenten en afbeeldingen kon ophalen op basis van gebruikersqueries, en deze context vervolgens gebruikt om reacties te genereren met behulp van GPT-4.

4. Prompt-engineering en reactiegeneratie: We hebben promptsjablonen ontworpen om de opgehaalde context effectief te benutten en uiteindelijke reacties op de queries van de gebruiker te genereren.

Het resulterende systeem toont de kracht van het combineren van multimodale gegevens en het benutten van grote taalmodellen zoals GPT-4 om informatieve en contextuele reacties op gebruikersqueries te bieden. Deze aanpak kan verder worden verbeterd door technieken als genetische RAG op te nemen, waarmee het retrievaal- en generatieproces dynamisch kan worden aangepast om de kwaliteit van de reacties te verbeteren.

In het algemeen biedt deze video een solide basis voor het bouwen van multimodale RAG-systemen en benadrukt het de potentie van deze benaderingen in verschillende toepassingen, zoals vraag-antwoord, inhoudsgenera