Получение соответствующей информации из разнообразных источников, включая текст и изображения, может значительно улучшить пользовательский опыт и обеспечить более комплексное понимание данной темы. Традиционные системы Retrieval Augmented Generation (RAG) в основном были сосредоточены на текстовой информации, но включение мультимодальных данных может открыть новые возможности.

Включение как текстовой, так и визуальной информации, мультимодальные системы RAG могут предложить несколько ключевых преимуществ:

1. Улучшенное понимание контекста: Сочетание текста и изображений может обеспечить более богатый контекст, позволяя системе лучше понять нюансы и взаимосвязи в данных.

2. Улучшенный поиск информации: Мультимодальный поиск может выявить соответствующую информацию, которая может быть недоступна через поиск только по тексту, такую как визуальные подсказки, диаграммы или визуализация данных.

3. Повышенная вовлеченность и понимание: Интеграция текста и изображений может сделать информацию более увлекательной и легкой для понимания, особенно для сложных или технических тем.

4. Более широкая применимость: Мультимодальные системы RAG могут применяться в более широком спектре областей, от научных исследований до документации продуктов, где визуальная информация играет ключевую роль в передаче информации.

5. Адаптируемость к предпочтениям пользователя: Обеспечивая различные стили обучения и предпочтения, мультимодальные системы RAG могут предоставить более персонализированный и эффективный опыт поиска информации.

Для реализации мультимодальной системы RAG, ориентированной на преимущества, ключевые шаги включают:

1. Извлечение и встраивание мультимодальных данных: Отделите текст и изображения от исходных документов и создайте встраивания для обеих модальностей с помощью соответствующих моделей (например, CLIP для встраивания текста и изображений).

2. Построение мультимодального векторного хранилища: Объедините текстовые и визуальные встраивания в единое векторное хранилище, обеспечивая эффективный поиск по обеим модальностям.

3. Реализация мультимодального поиска и ранжирования: Разработайте механизм поиска, который может запрашивать мультимодальное векторное хранилище и ранжировать наиболее релевантные текстовые и визуальные фрагменты на основе запроса пользователя.

4. Интеграция мультимодальной генерации: Используйте мультимодальную языковую модель для генерации ответов, которые органично сочетают текстовую и визуальную информацию, обеспечивая комплексный и увлекательный вывод.

Первый подход, который мы рассмотрим для построения мультимодальных систем RAC (Retrieval-Augmented Generation), заключается в том, чтобы встраивать все различные модальности, такие как текст и изображения, в единое векторное пространство. Это позволяет нам использовать мощь унифицированной модели встраивания, такой как CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), для создания встраиваний, которые могут работать как с текстовыми, так и с визуальными данными.

Основные шаги в этом подходе следующие:

1. Извлечение текста и изображений: Мы начинаем с извлечения текста и изображений из наших входных данных, таких как статьи Википедии.
2. Создание унифицированных встраиваний: Мы используем модель, такую как CLIP, для создания встраиваний, которые могут представлять как текст, так и изображения в общем векторном пространстве.
3. Хранение встраиваний в векторном хранилище: Мы храним эти унифицированные встраивания в мультимодальном векторном хранилище, таком как Quadrant, которое может обрабатывать как текстовые, так и визуальные данные.
4. Извлечение соответствующих фрагментов: Когда поступает запрос пользователя, мы создаем встраивания для запроса и выполняем поиск в унифицированном векторном хранилище, чтобы получить наиболее релевантные текстовые фрагменты и изображения.
5. Передача в мультимодальную LLM: Если извлеченный контекст включает изображения, мы можем передать текстовые фрагменты и изображения через мультимодальную языковую модель для генерации окончательного ответа.

Второй подход к построению мультимодальных систем RAC заключается в том, чтобы привязывать все различные модальности к основной модальности, которой в данном случае является текст. Этот подход направлен на объединение различных источников данных, включая текст и изображения, в единое текстовое векторное пространство для поиска.

Вот как работает этот процесс:

1. Извлечение текста и изображений: Входные данные, такие как статьи Википедии, обрабатываются для извлечения как текста, так и изображений.

2. Создание текстовых встраиваний: Для текстовых данных создаются стандартные текстовые встраивания, такие как встраивания OpenAI.

3. Генерация текстовых описаний для изображений: Изображения передаются через мультимодальную модель, такую как GPT-4 или Gemini Pro, для генерации текстовых описаний изображений. Эти текстовые описания затем используются для создания текстовых встраиваний.

4. Объединение в текстовое векторное хранилище: Текстовые встраивания, будь то из исходного текста или описаний изображений, объединяются в единое текстовое векторное хранилище.

Третий подход к построению мультимодальных систем RAC заключается в использовании отдельных векторных хранилищ для различных модальностей. Этот подход позволяет более детально контролировать и оптимизировать процесс поиска для каждой модальности.

Вот как это работает:

1. Текстовое векторное хранилище: Для текстовых данных мы создаем текстовые встраивания и храним их в выделенном текстовом векторном хранилище.

2. Векторное хранилище изображений: Для изображений мы используем специализированную модель (например, CLIP) для создания встраиваний и храним их в отдельном векторном хранилище изображений.

3. Двойной поиск: Когда поступает запрос пользователя, мы выполняем поиск отдельно в текстовом векторном хранилище и векторном хранилище изображений. Это дает нам соответствующие фрагменты как из текста, так и из изображений.

4. Мультимодальное ранжирование: Поскольку мы извлекли соответствующие фрагменты как из текста, так и из изображений, нам необходимо использовать мультимодальную модель ранжирования, чтобы определить наиболее релевантную комбинацию текстовых и визуальных фрагментов для данного запроса. Эта модель ранжирования должна быть способна понимать важность и релевантность обеих модальностей.

5. Окончательный ответ: После ранжирования извлеченных фрагментов мы можем передать наиболее релевантную комбинацию текстовых и визуальных фрагментов через мультимодальную языковую модель для генерации окончательного ответа.

В этом видео мы исследовали три различных подхода к построению мультимодальных систем Retrieval Augmented Generation (RAG). Основное внимание было уделено первому подходу, при котором мы встраивали все различные модальности (текст и изображения) в единое векторное пространство с использованием модели CLIP.

Мы прошли через реализацию кода, где мы:

1. Извлекли текст и изображения из статей Википедии.
2. Создали текстовые встраивания с использованием встраиваний GPT и встраивания изображений с использованием модели CLIP.
3. Сохранили встраивания в мультимодальном векторном хранилище с использованием библиотеки Quadrant.
4. Выполнили поиск в мультимодальном векторном хранилище, чтобы получить наиболее релевантные текстовые фрагменты и изображения для данного запроса.

Хотя этот подход относительно прост, он требует способной мультимодальной модели встраивания, такой как CLIP, для эффективного захвата взаимосвязи между текстом и изображениями.

В будущих видео мы исследуем два других подхода, при которых мы привязываем все модальности к основной модальности (текст) или используем отдельные векторные хранилища для различных модальностей. Эти подходы предлагают различные компромиссы в отношении производительности, сохранения нюансов и сложности.