В этом разделе мы погрузимся в процесс построения комплексной мультимодальной системы Retrieval Augmented Generation (RAG) с использованием GPT-4 и Llama Index.

Прежде всего, мы настроим необходимую среду, установив требуемые пакеты, включая модель CLIP и библиотеку Llama Index. Мы также сконфигурируем ключ API OpenAI, чтобы обеспечить использование GPT-4.

Затем мы сосредоточимся на сборе и подготовке данных. Мы скачаем набор изображений, связанных с автомобилями Tesla, и используем GPT-4 для генерации подробных текстовых описаний для каждого изображения. Эти описания будут использованы в качестве текстовых фрагментов для дополнения нашего векторного хранилища.

Затем мы изучим, как создать мультимодальное векторное хранилище с использованием Quadrant, векторного хранилища, поддерживающего как текстовые, так и изображения. Мы настроим необходимый контекст хранения и загрузим данные из смешанного каталога Википедии, который содержит как текстовые, так и изображения.

После настройки данных мы реализуем мультимодальный конвейер поиска. Этот конвейер будет извлекать 3 наиболее релевантных текстовых фрагмента и 3 наиболее релевантных изображения для запроса пользователя. Затем мы будем использовать эти извлеченные результаты для дополнения входных данных для модели GPT-4, которая сгенерирует окончательный ответ.

На протяжении всего процесса мы будем предоставлять примеры и демонстрировать функциональность мультимодальной системы RAG. К концу этого раздела у вас будет прочное понимание того, как построить комплексную мультимодальную систему RAG, которая сочетает текстовые и изображения данные для повышения возможностей больших языковых моделей.

Чтобы подготовить среду для построения мультимодальной системы Retrieval Augmented Generation (RAG), нам необходимо установить необходимые пакеты и настроить требуемые компоненты. Вот пошаговое руководство:

1. Установка необходимых пакетов:

   • Установите модель clip для генерации эмбеддингов изображений.
   • Установите пакет openai для доступа к языковой модели GPT-4.
   • Установите пакет lama-index для создания мультимодального векторного хранилища и конвейера поиска.
   • Установите любые другие вспомогательные пакеты, если необходимо.

2. Настройка ключей API:

   • Получите ключ API OpenAI и надежно храните его в своем окружении.

3. Создание каталогов:

   • Создайте каталог input_images для хранения входных изображений.
   • Создайте каталог mixed_wiki для хранения текстовых и изображений данных из Википедии.

4. Загрузка и подготовка данных:

   • Загрузите набор изображений, связанных с темой, которую вы хотите охватить, например, различные модели автомобилей Tesla.
   • Используйте предоставленный скрипт для загрузки изображений и текстовых данных из соответствующих страниц Википедии.

5. Настройка мультимодального векторного хранилища:

   • Создайте экземпляр QuadrantClient для управления мультимодальным векторным хранилищем.
   • Определите два отдельных коллекции, одну для текстовых фрагментов и одну для эмбеддингов изображений.
   • Создайте StorageContext, который инкапсулирует информацию о векторном хранилище.
   • Загрузите данные из каталога mixed_wiki и создайте мультимодальное векторное хранилище.

6. Реализация конвейера поиска:

   • Установите параметры поиска, такие как количество текстовых фрагментов и изображений для извлечения.
   • Напишите функцию, которая принимает запрос пользователя, извлекает соответствующие текстовые фрагменты и изображения и разделяет их.

7. Интеграция с языковой моделью:

   • Создайте шаблон подсказки, который объединяет извлеченный текст и контекст изображения с запросом пользователя.
   • Используйте функцию openai.Completion.create() для генерации окончательного ответа, передавая шаблон подсказки и извлеченный контекст.

Выполнив эти шаги, вы настроите рабочую среду для построения мультимодальной системы RAG, которая сочетает текстовые и изображения данные для повышения возможностей языковой модели.

Чтобы построить надежную мультимодальную систему поиска, нам необходимо собрать и подготовить разнообразный набор данных, включающий как текстовые, так и изображения данные. Вот как мы можем подойти к этому шагу:

1. Сбор данных:

   • Для текстовых данных мы можем собирать информацию со страниц Википедии, онлайн-статей или других соответствующих источников.
   • Для изображений мы можем загружать их из тех же источников, что и текстовые данные, или использовать общедоступные наборы данных изображений.

2. Подготовка данных:

   • Текстовые данные:
     • Разбейте текстовые данные на более мелкие, управляемые фрагменты, чтобы создать текстовый корпус.
     • Очистите и предварительно обработайте текст, удалив любое ненужное форматирование или шум.
   • Изображения:
     • Убедитесь, что файлы изображений имеют совместимый формат (например, JPG, PNG) и имеют соответствующие имена файлов.
     • При необходимости измените размер или обрежьте изображения до согласованного размера, чтобы оптимизировать производительность модели эмбеддингов изображений.

3. Организация данных:

   • Создайте структуру каталогов для организации текстовых и изображений данных, например, имея отдельные папки для "text" и "images".
   • Поддерживайте четкое сопоставление между текстовыми и изображениями данными, чтобы вы могли легко связывать соответствующую информацию во время процесса индексации и поиска.

4. Аугментация данных (необязательно):

   • Если набор данных ограничен, вы можете рассмотреть возможность генерации дополнительных текстовых описаний для изображений с помощью языковой модели, такой как GPT-4.
   • Эти сгенерированные текстовые описания можно добавить в текстовый корпус, предоставляя больше контекста для мультимодальной системы поиска.

Выполнив эти шаги, вы можете создать хорошо структурированный и всеобъемлющий мультимодальный набор данных, который станет основой для вашей системы поиска.

Чтобы создать мультимодальные индексы, нам сначала нужно настроить необходимую среду и установить требуемые пакеты. Мы будем использовать модель CLIP для эмбеддингов изображений и библиотеку Llama Index для обработки текста и управления векторным хранилищем.

Затем мы создадим отдельные папки для входных изображений и смешанных данных Википедии, которые будут содержать как изображения, так и текст. Затем мы используем функцию OpenAI multimodel из библиотеки Llama Index для генерации подробных текстовых описаний для изображений, которые могут быть использованы в качестве текстовых фрагментов в векторном хранилище.

После этого мы загрузим изображения с различных страниц Википедии, связанных с электрическими автомобилями, включая Tesla Model S, X и Rivian R1. Мы создадим два отдельных векторных хранилища с использованием Pinecone, одно для текстовых фрагментов и одно для эмбеддингов изображений.

Чтобы объединить текстовые и изображения данные, мы создадим мультимодальное векторное хранилище с использованием контекста хранения Llama Index, который позволяет нам управлять как текстовыми, так и изображениями данными в одном векторном хранилище.

Наконец, мы настроим конвейер поиска, который может обрабатывать как текстовые, так и изображения запросы, возвращая наиболее релевантные текстовые фрагменты и изображения для ввода пользователя. Этот извлеченный контекст можно затем использовать для генерации ответов с помощью большой языковой модели, такой как GPT-4.

Создав этот мультимодальный индекс, мы можем использовать как текстовую, так и визуальную информацию для повышения возможностей наших приложений, основанных на языковых моделях.

В этом разделе мы реализуем мультимодальный конвейер поиска, который сочетает текстовые и изображения данные для повышения возможностей языковой модели.

Основные шаги, которые мы будем выполнять, следующие:

1. Индексация: Мы объединим данные об изображениях и текстах и сохраним их в отдельных векторных хранилищах. Мы также рассмотрим использование GPT-4 для генерации описаний изображений, которые можно добавить в текстовые фрагменты в векторном хранилище.

2. Поиск: Мы настроим конвейер поиска, который может извлекать наиболее релевантные текстовые фрагменты и изображения на основе запроса пользователя.

3. Аугментация: Извлеченная информация будет использована для дополнения входных данных для языковой модели (в данном случае GPT-4), которая затем сгенерирует окончательный ответ.

Для реализации этого мы будем использовать следующие инструменты и библиотеки:

• CLIP: Мультимодальная модель, которая может генерировать эмбеддинги как для текста, так и для изображений.
• Langchain: Фреймворк для построения приложений с использованием больших языковых моделей.
• Pinecone: Векторное хранилище, которое поддерживает как текстовые, так и изображения данные.

Мы начнем с настройки необходимой среды и установки требуемых пакетов. Затем мы соберем и подготовим данные, которые будут включать как текст, так и изображения. Далее мы создадим мультимодальные векторные хранилища с использованием Pinecone.

После этого мы реализуем конвейер поиска, который будет извлекать наиболее релевантные текстовые фрагменты и изображения на основе запроса пользователя. Наконец, мы объединим все в единый конвейер, который будет использовать GPT-4 для генерации окончательного ответа, используя извлеченный контекст.

На протяжении всей реализации мы будем стремиться к лаконичному и понятному коду, чтобы решение было практичным и легким для понимания.

В этом разделе мы рассмотрим, как интегрировать большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, для генерации мультимодальных ответов, сочетая текстовые и изображения данные. Этот подход повышает возможности LLM за счет использования как текстовой, так и визуальной информации.

Основные шаги в этом процессе следующие:

1. Сбор и подготовка данных: Мы соберем набор данных, который включает как текстовые, так и изображения данные, например, статьи из Википедии с соответствующими изображениями. Текстовые данные будут разбиты на фрагменты, а текстовые и изображения данные будут сохранены в отдельных векторных хранилищах.

2. Создание мультимодального индекса: Мы будем использовать мультимодальное векторное хранилище, такое как Qdrant, для создания индексов как для текстовых, так и для изображений данных. Это позволит нам эффективно извлекать соответствующую информацию на основе запросов пользователей.

3. Реализация мультимодального конвейера поиска: Мы реализуем конвейер поиска, который может запрашивать как текстовое, так и изображения векторные хранилища, извлекая наиболее релевантную информацию