I denna sektion kommer vi att fördjupa oss i processen att bygga ett end-to-end multimodalt Retrieval Augmented Generation (RAG)-system med hjälp av GPT-4 och Llama Index.

Först kommer vi att konfigurera den nödvändiga miljön genom att installera de paket som krävs, inklusive CLIP-modellen och Llama Index-biblioteket. Vi kommer också att konfigurera OpenAI API-nyckeln för att möjliggöra användningen av GPT-4.

Härnäst kommer vi att fokusera på datainsamling och förberedelse. Vi kommer att ladda ner en uppsättning bilder relaterade till Tesla-fordon och använda GPT-4 för att generera detaljerade textbeskrivningar för varje bild. Dessa beskrivningar kommer att användas som textblock för att utöka vår vektorbutik.

Vi kommer sedan att utforska hur man skapar en multimodal vektorbutik med hjälp av Quadrant, en vektorbutik som stöder både text- och bilddata. Vi kommer att konfigurera den nödvändiga lagringskontext och läsa in data från den blandade Wikipedia-katalogen, som innehåller både text- och bilddata.

Efter att ha konfigurerat data kommer vi att implementera en multimodal återvinningspipeline. Denna pipeline kommer att hämta de 3 översta textblocken och de 3 översta bilderna som är relevanta för användarens fråga. Vi kommer sedan att använda dessa hämtade resultat för att utöka indata till GPT-4-modellen, som kommer att generera det slutliga svaret.

Genom hela processen kommer vi att ge exempel och demonstrera funktionaliteten hos det multimodala RAG-systemet. I slutet av denna sektion kommer du att ha en solid förståelse för hur man bygger ett end-to-end multimodalt RAG-system som kombinerar text- och bilddata för att förbättra möjligheterna hos stora språkmodeller.

För att förbereda miljön för att bygga ett multimodalt Retrieval Augmented Generation (RAG)-system måste vi installera de nödvändiga paketen och konfigurera de nödvändiga komponenterna. Här är en steg-för-steg-guide:

1. Installera nödvändiga paket:

   • Installera clip-modellen för att generera bildembeddings.
   • Installera openai-paketet för att komma åt GPT-4-språkmodellen.
   • Installera lama-index-paketet för att skapa den multimodala vektorbutiken och återvinningspipelinen.
   • Installera eventuella andra hjälppaketet vid behov.

2. Konfigurera API-nycklar:

   • Skaffa en OpenAI API-nyckel och lagra den säkert i din miljö.

3. Skapa kataloger:

   • Skapa en input_images-katalog för att lagra inmatningsbilderna.
   • Skapa en mixed_wiki-katalog för att lagra text- och bilddata från Wikipedia.

4. Ladda ner och förbered data:

   • Ladda ner en uppsättning bilder relaterade till det ämne du vill täcka, som olika Tesla-fordonsmodeller.
   • Använd det tillhandahållna skriptet för att ladda ner bilder och textdata från relevanta Wikipedia-sidor.

5. Konfigurera den multimodala vektorbutiken:

   • Skapa en QuadrantClient-instans för att hantera den multimodala vektorbutiken.
   • Definiera två separata samlingar, en för textblock och en för bildembeddings.
   • Skapa en StorageContext som innehåller information om vektorbutiken.
   • Läs in data från mixed_wiki-katalogen och skapa den multimodala vektorbutiken.

6. Implementera återvinningspipelinen:

   • Konfigurera återvinningsparametrarna, som antalet textblock och bilder som ska hämtas.
   • Skriv en funktion som tar en användarfråga, hämtar de relevanta textblocken och bilderna och separerar dem.

7. Integrera med språkmodellen:

   • Skapa en promptmall som kombinerar den hämtade text- och bildkontexten med användarfrågan.
   • Använd openai.Completion.create()-funktionen för att generera det slutliga svaret genom att skicka promptmallen och den hämtade kontexten.

För att bygga ett robust multimodalt återvinningssystem behöver vi samla in och förbereda en mångsidig datauppsättning som innehåller både text- och bilddata. Här är hur vi kan närma oss detta steg:

1. Datainsamling:

   • För textdata kan vi skrapa information från Wikipedia-sidor, onlineartiklar eller andra relevanta källor.
   • För bilddata kan vi ladda ner bilder från samma källor som textdata eller använda offentligt tillgängliga bilddatauppsättningar.

2. Dataförberedelse:

   • Textdata:
     • Dela upp textdata i mindre, hanterbara bitar för att skapa en textkorpus.
     • Rensa och förbehandla texten, ta bort onödig formatering eller brus.
   • Bilddata:
     • Se till att bildfiler är i ett kompatibelt format (t.ex. JPG, PNG) och har lämpliga filnamn.
     • Ändra storlek eller beskär bilderna till en konsekvent storlek om det behövs, för att optimera prestandan hos bildembeddingsmodellen.

3. Dataorganisation:

   • Skapa en katalogstruktur för att organisera text- och bilddata, som att ha separata mappar för "text" och "bilder".
   • Upprätthåll en tydlig koppling mellan text- och bilddata, så att du enkelt kan associera relevant information under indexerings- och återvinningsprocessen.

4. Dataökning (valfritt):

   • Om datauppsättningen är begränsad kan du överväga att generera ytterligare textbeskrivningar för bilderna med hjälp av en språkmodell som GPT-4.
   • Dessa genererade textbeskrivningar kan läggas till i textkorpusen och ge mer kontext för det multimodala återvinningssystemet.

För att skapa multimodala index måste vi först konfigurera den nödvändiga miljön och installera de nödvändiga paketen. Vi kommer att använda CLIP-modellen för bildembeddings och Llama Index-biblioteket för textbearbetning och hantering av vektorbutiken.

Därnäst kommer vi att skapa separata mappar för inmatningsbilder och blandad Wikipedia-data, som kommer att innehålla både bilder och text. Vi kommer sedan att använda OpenAI:s multimodala funktion från Llama Index-biblioteket för att generera detaljerade textbeskrivningar för bilderna, som kan användas som textblock i vektorbutiken.

Därefter kommer vi att ladda ner bilder från olika Wikipedia-sidor relaterade till elfordon, inklusive Tesla Model S, X och Rivian R1. Vi kommer att skapa två separata vektorbutiker med hjälp av Pinecone, en för textblock och en för bildembeddings.

För att kombinera text- och bilddata kommer vi att skapa en multimodal vektorbutik med hjälp av Llama Index-lagringskontext, vilket gör att vi kan hantera både text- och bilddata i en enda vektorbutik.

Avslutningsvis kommer vi att konfigurera en återvinningspipeline som kan hantera både text- och bildförfrågningar och returnera de högst rankade textblocken och bilderna som är relevanta för användarens indata. Denna hämtade kontext kan sedan användas för att generera svar med hjälp av en stor språkmodell som GPT-4.

Genom att skapa detta multimodala index kan vi utnyttja både textlig och visuell information för att förbättra möjligheterna hos våra språkmodellbaserade applikationer.

I denna sektion kommer vi att implementera en multimodal återvinningspipeline som kombinerar både text- och bilddata för att förbättra möjligheterna hos språkmodellen.

De viktigaste stegen som ingår är:

1. Indexering: Vi kommer att kombinera både bild- och textdata och lagra dem i separata vektorbutiker. Vi kommer också att utforska användningen av GPT-4 för att generera beskrivningar av bilder, som kan läggas till i textblocken i vektorbutiken.

2. Återvinning: Vi kommer att konfigurera en återvinningspipeline som kan hämta de mest relevanta textblocken och bilderna baserat på användarens fråga.

3. Utökning: Den hämtade informationen kommer att användas för att utöka indata till språkmodellen (GPT-4 i det här fallet), som sedan kommer att generera det slutliga svaret.

För att implementera detta kommer vi att använda följande verktyg och bibliotek:

• CLIP: En multimodal modell som kan generera embeddings för både text och bilder.
• Langchain: Ett ramverk för att bygga applikationer med stora språkmodeller.
• Pinecone: En vektorbutik som stöder både text- och bilddata.

Vi kommer att börja med att konfigurera den nödvändiga miljön och installera de nödvändiga paketen. Sedan kommer vi att samla in och förbereda data, vilket kommer att inkludera både text och bilder. Därefter kommer vi att skapa de multimodala vektorbutikerna med hjälp av Pinecone.

Därefter kommer vi att implementera återvinningspipelinen, som kommer att hämta de mest relevanta textblocken och bilderna baserat på användarens fråga. Slutligen kommer vi att inkapsula allt i en enda pipeline som använder GPT-4 för att generera det slutliga svaret och utnyttjar den hämtade kontexten.

Genom hela implementeringen kommer vi att fokusera på att hålla koden koncis och tydlig, för att se till att lösningen är praktisk och lätt att förstå.

I denna sektion kommer vi att utforska hur man integrerar stora språkmodeller (LLM) som GPT-4 för att generera multimodala svar genom att kombinera text- och bilddata. Detta tillvägagångssätt förbättrar möjligheterna hos LLM genom att utnyttja både textlig och visuell information.

De viktigaste stegen i denna process är:

1. Datainsamling och förberedelse: Vi kommer att samla in en datauppsättning som innehåller både text- och bilddata, som artiklar från Wikipedia med tillhörande bilder. Textdata kommer att delas upp i block, och både text- och bilddata kommer att lagras i separata vektorbutiker.

2. Skapande av multimodalt index: Vi kommer att använda en multimodal vektorbutik, som Qdrant, för att skapa index för både text- och bilddata. Detta gör att vi kan effektivt hämta relevant information baserat på användarfrågor.

3. Multimodal återvinningspipeline: Vi kommer att implementera en återvinningspipeline som kan fråga både text- och bildvektorbutikerna och hämta den mest relevanta informationen för en given användarfråga.

4. LLM-integrering: Slutligen kommer vi att integrera LLM (i det här fallet GPT-4) för att generera svar baserat på den hämtade text- och bilddata. LLM kommer att använda den kombinerade kontexten för att ge mer omfattande och informativa svar till användaren.

Genom att följa detta tillvägagångssätt kan vi bygga ett kraftfullt multimodalt system som utnyttjar styrkan hos både textlig och visuell data, vilket resulterar i mer engagerande och informativa svar för användaren.

I denna video utforskade vi implementeringen av ett multimodalt återvinnings-förstärkt generationssystem (RAG) med hjälp av GPT-4 och Llama Index. De viktigaste stegen i denna process var:

1. Datainsamling och förberedelse: Vi samlade in en kombination av text- och bilddata från olika källor, inklusive Wikipedia-sidor och specifikationer för Tesla-fordon.

2. Skapande av multimodalt index: Vi använde Llama Index och Quadrant för att skapa separata vektorbutiker för text- och bilddata, och kombinerade dem sedan till en multimodal vektorbutik.

3. Multimodal återvinningspipeline: Vi implementerade en återvinningspipeline som kunde hämta relevanta textblock och bilder baserat på användarfrågor, och använde sedan denna kontext för att generera svar med hjälp av GPT-4.

4. Promptdesign och svarsgenerering: Vi utformade promptmallar för att effektivt utnyttja den hämtade kontexten och generera slutliga svar på användarnas frågor.

Det resulterande systemet visar kraften i att kombinera multimodal data och utnyttja stora språkmodeller som GPT-4 för att ge informativa och kontextuella svar på användarfrågor. Detta tillvägagångssätt kan ytterligare förbättras genom att införliva tekniker som genetisk RAG, vilket dynamiskt kan justera återvinnings- och genereringsprocessen för att förbättra svarskvali