Nesta seção, mergulharemos no processo de construção de um sistema de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) multimodal de ponta a ponta usando o GPT-4 e o Llama Index.

Primeiro, configuraremos o ambiente necessário instalando os pacotes necessários, incluindo o modelo CLIP e a biblioteca Llama Index. Também configuraremos a chave da API do OpenAI para permitir o uso do GPT-4.

Em seguida, nos concentraremos na coleta e preparação de dados. Faremos o download de um conjunto de imagens relacionadas aos veículos da Tesla e usaremos o GPT-4 para gerar descrições de texto detalhadas para cada imagem. Essas descrições serão usadas como trechos de texto para aumentar nosso armazenamento vetorial.

Em seguida, exploraremos como criar um armazenamento vetorial multimodal usando o Quadrant, um armazenamento vetorial que suporta dados de texto e imagem. Configuraremos o contexto de armazenamento necessário e carregaremos os dados do diretório misto da Wikipedia, que contém dados de texto e imagem.

Depois de configurar os dados, implementaremos um pipeline de recuperação multimodal. Esse pipeline recuperará os 3 principais trechos de texto e as 3 principais imagens relevantes para a consulta do usuário. Em seguida, usaremos esses resultados recuperados para aumentar a entrada para o modelo GPT-4, que gerará a resposta final.

Durante todo o processo, forneceremos exemplos e demonstraremos a funcionalidade do sistema multimodal RAG. No final desta seção, você terá uma compreensão sólida de como construir um sistema multimodal RAG de ponta a ponta que combina dados de texto e imagem para melhorar as capacidades dos modelos de linguagem em larga escala.

Para preparar o ambiente para a construção de um sistema de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) multimodal, precisamos instalar os pacotes necessários e configurar os componentes necessários. Aqui está um guia passo a passo:

1. Instalar Pacotes Necessários:

   • Instale o modelo clip para gerar incorporações de imagem.
   • Instale o pacote openai para acessar o modelo de linguagem GPT-4.
   • Instale o pacote lama-index para criar o armazenamento vetorial multimodal e o pipeline de recuperação.
   • Instale quaisquer outros pacotes auxiliares conforme necessário.

2. Configurar Chaves de API:

   • Obtenha uma chave de API do OpenAI e armazene-a com segurança em seu ambiente.

3. Criar Diretórios:

   • Crie um diretório input_images para armazenar as imagens de entrada.
   • Crie um diretório mixed_wiki para armazenar os dados de texto e imagem da Wikipedia.

4. Baixar e Preparar Dados:

   • Baixe um conjunto de imagens relacionadas ao tópico que você deseja cobrir, como diferentes modelos de veículos Tesla.
   • Use o script fornecido para baixar imagens e dados de texto de páginas relevantes da Wikipedia.

5. Configurar o Armazenamento Vetorial Multimodal:

   • Crie uma instância QuadrantClient para gerenciar o armazenamento vetorial multimodal.
   • Defina duas coleções separadas, uma para trechos de texto e outra para incorporações de imagem.
   • Crie um StorageContext que encapsule as informações sobre o armazenamento vetorial.
   • Carregue os dados do diretório mixed_wiki e crie o armazenamento vetorial multimodal.

6. Implementar o Pipeline de Recuperação:

   • Configure os parâmetros de recuperação, como o número de trechos de texto e imagens a serem recuperados.
   • Escreva uma função que receba uma consulta do usuário, recupere os trechos de texto e imagens relevantes e os separe.

7. Integrar com o Modelo de Linguagem:

   • Crie um modelo de prompt que combine o contexto de texto e imagem recuperado com a consulta do usuário.
   • Use a função openai.Completion.create() para gerar a resposta final, passando o modelo de prompt e o contexto recuperado.

Para construir um sistema de recuperação multimodal robusto, precisamos coletar e preparar um conjunto de dados diversificado que inclua dados de texto e imagem. Aqui está como podemos abordar essa etapa:

1. Coleta de Dados:

   • Para dados de texto, podemos raspar informações de páginas da Wikipedia, artigos online ou outras fontes relevantes.
   • Para dados de imagem, podemos baixar imagens das mesmas fontes dos dados de texto ou usar conjuntos de dados de imagens disponíveis publicamente.

2. Preparação de Dados:

   • Dados de Texto:
     • Divida os dados de texto em pedaços menores e gerenciáveis ​​para criar um corpus de texto.
     • Limpe e pré-processe o texto, removendo qualquer formatação ou ruído desnecessário.
   • Dados de Imagem:
     • Certifique-se de que os arquivos de imagem estejam em um formato compatível (por exemplo, JPG, PNG) e tenham nomes de arquivo apropriados.
     • Redimensione ou recorte as imagens para um tamanho consistente, se necessário, para otimizar o desempenho do modelo de incorporação de imagem.

3. Organização de Dados:

   • Crie uma estrutura de diretórios para organizar os dados de texto e imagem, como ter pastas separadas para "texto" e "imagens".
   • Mantenha um mapeamento claro entre os dados de texto e imagem, para que você possa associar facilmente as informações relevantes durante o processo de indexação e recuperação.

4. Aumento de Dados (Opcional):

   • Se o conjunto de dados for limitado, você pode considerar gerar descrições de texto adicionais para as imagens usando um modelo de linguagem como o GPT-4.
   • Essas descrições de texto geradas podem ser adicionadas ao corpus de texto, fornecendo mais contexto para o sistema de recuperação multimodal.

Para criar índices multimodais, primeiro precisamos configurar o ambiente necessário e instalar os pacotes necessários. Usaremos o modelo CLIP para incorporações de imagem e a biblioteca Llama Index para processamento de texto e gerenciamento de armazenamento vetorial.

Em seguida, criaremos pastas separadas para imagens de entrada e dados mistos da Wikipedia, que conterão tanto imagens quanto texto. Então, usaremos a função multimodal do OpenAI da biblioteca Llama Index para gerar descrições de texto detalhadas para as imagens, que podem ser usadas como trechos de texto no armazenamento vetorial.

Depois disso, faremos o download de imagens de várias páginas da Wikipedia relacionadas a veículos elétricos, incluindo Tesla Model S, X e Rivian R1. Criaremos dois armazenamentos vetoriais separados usando o Pinecone, um para trechos de texto e outro para incorporações de imagem.

Para combinar os dados de texto e imagem, criaremos um armazenamento vetorial multimodal usando o contexto de armazenamento do Llama Index, que nos permite gerenciar dados de texto e imagem em um único armazenamento vetorial.

Finalmente, configuraremos um pipeline de recuperação que pode lidar com consultas de texto e imagem, retornando os trechos de texto e as imagens mais relevantes para a entrada do usuário. Esse contexto recuperado pode então ser usado para gerar respostas usando um modelo de linguagem em larga escala como o GPT-4.

Ao criar esse índice multimodal, podemos aproveitar as informações textuais e visuais para melhorar as capacidades de nossos aplicativos baseados em modelos de linguagem.

Nesta seção, implementaremos um pipeline de recuperação multimodal que combina dados de texto e imagem para melhorar as capacidades do modelo de linguagem.

As principais etapas envolvidas são:

1. Indexação: Combinaremos dados de imagem e texto e os armazenaremos em armazenamentos vetoriais separados. Também exploraremos o uso do GPT-4 para gerar descrições de imagens, que podem ser adicionadas aos trechos de texto no armazenamento vetorial.

2. Recuperação: Configuraremos um pipeline de recuperação que pode recuperar os trechos de texto e as imagens mais relevantes com base na consulta do usuário.

3. Aumento: As informações recuperadas serão usadas para aumentar a entrada para o modelo de linguagem (GPT-4 neste caso), que então gerará a resposta final.

Para implementar isso, usaremos as seguintes ferramentas e bibliotecas:

• CLIP: Um modelo multimodal que pode gerar incorporações para texto e imagens.
• Langchain: Uma estrutura para construir aplicativos com modelos de linguagem em larga escala.
• Pinecone: Um armazenamento vetorial que suporta dados de texto e imagem.

Começaremos configurando o ambiente necessário e instalando os pacotes necessários. Em seguida, coletaremos e prepararemos os dados, que incluirão texto e imagens. Depois, criaremos os armazenamentos vetoriais multimodais usando o Pinecone.

Depois disso, implementaremos o pipeline de recuperação, que recuperará os trechos de texto e as imagens mais relevantes com base na consulta do usuário. Finalmente, envolveremos tudo em um único pipeline que usa o GPT-4 para gerar a resposta final, aproveitando o contexto recuperado.

Durante a implementação, nos concentraremos em manter o código conciso e direto, garantindo que a solução seja prática e fácil de entender.

Nesta seção, exploraremos como integrar modelos de linguagem em larga escala (LLMs) como o GPT-4 para gerar respostas multimodais, combinando dados de texto e imagem. Essa abordagem melhora as capacidades dos LLMs ao aproveitar informações textuais e visuais.

As principais etapas envolvidas nesse processo são:

1. Coleta e Preparação de Dados: Coletaremos um conjunto de dados que inclua dados de texto e imagem, como artigos da Wikipedia com imagens associadas. Os dados de texto serão divididos em trechos e tanto os dados de texto quanto de imagem serão armazenados em armazenamentos vetoriais separados.

2. Criação de Índice Multimodal: Usaremos um armazenamento vetorial multimodal, como o Qdrant, para criar índices para os dados de texto e imagem. Isso nos permite recuperar eficientemente as informações relevantes com base nas consultas do usuário.

3. Pipeline de Recuperação Multimodal: Implementaremos um pipeline de recuperação que pode consultar os armazenamentos vetoriais de texto e imagem, recuperando as informações mais relevantes para uma determinada consulta do usuário.

4. Integração do LLM: Finalmente, integraremos o LLM (neste caso, o GPT-4) para gerar respostas com base nos dados de texto e imagem recuperados. O LLM usará o contexto combinado para fornecer respostas mais abrangentes e informativas ao usuário.

Seguindo essa abordagem, podemos construir um sistema multimodal poderoso que aproveite os pontos fortes dos dados textuais e visuais, resultando em respostas mais envolventes e informativas para o usuário.

Neste vídeo, exploramos a implementação de um sistema multimodal de geração aumentada por recuperação (RAG) usando o GPT-4 e o Llama Index. As principais etapas envolvidas nesse processo foram:

1. Coleta e Preparação de Dados: Coletamos uma combinação de dados de texto e imagem de várias fontes, incluindo páginas da Wikipedia e especificações de veículos Tesla.

2. Criação de Índice Multimodal: Usamos o Llama Index e o Quadrant para criar armazenamentos vetoriais separados para dados de texto e imagem, e então os combinamos em um armazenamento vetorial multimodal.

3. Pipeline de Recuperação Multimodal: Implementamos um pipeline de recuperação que poderia recuperar trechos de texto e imagens relevantes com base nas consultas dos usuários, e então usamos esse contexto para gerar respostas usando o GPT-4.

4. Engenharia de Prompt e Geração de Respostas: Criamos modelos de prompt para aproveitar efetivamente o contexto recuperado e gerar respostas finais às consultas dos usuários.

O sistema resultante demonstra o poder de combinar dados multimodais e aproveitar modelos de linguagem em larga escala como o GPT-4 para fornecer respostas informativas e contextuais às consultas dos usuários. Essa abordagem pode ser ainda mais aprimorada pela incorporação de técnicas como RAG genético, que podem ajustar dinamicamente o processo de recuperação e geração para melhorar a qualidade das respostas.

Em geral, este vídeo fornece uma base sólida para a construção de sistemas multimodais RAG e destaca o potencial dessas abordagens em várias aplicações, como perguntas e respostas, geração de conteúdo e recuperação de informações.