Trích xuất thông tin liên quan từ một tập hợp đa dạng các nguồn, bao gồm cả văn bản và hình ảnh, có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng và cung cấp một sự hiểu biết toàn diện hơn về một chủ đề nhất định. Các hệ thống Retrieval Augmented Generation (RAG) truyền thống chủ yếu tập trung vào thông tin dựa trên văn bản, nhưng việc bao gồm dữ liệu đa phương tiện có thể mở ra những khả năng mới.

Bằng cách kết hợp cả thông tin văn bản và thông tin hình ảnh, các hệ thống RAG đa phương tiện có thể mang lại một số lợi ích chính:

1. Hiểu biết về ngữ cảnh được cải thiện: Sự kết hợp giữa văn bản và hình ảnh có thể cung cấp một ngữ cảnh phong phú hơn, cho phép hệ thống hiểu rõ hơn các tinh tế và mối quan hệ trong dữ liệu.

2. Tìm kiếm thông tin được cải thiện: Tìm kiếm đa phương tiện có thể phát hiện ra thông tin liên quan mà có thể không dễ dàng truy cập thông qua các tìm kiếm dựa trên văn bản, chẳng hạn như các manh mối trực quan, sơ đồ hoặc trực quan hóa dữ liệu.

3. Tăng sự tham gia và hiểu biết: Sự kết hợp giữa văn bản và hình ảnh có thể làm cho thông tin hấp dẫn hơn và dễ hiểu hơn, đặc biệt là đối với các chủ đề phức tạp hoặc kỹ thuật.

4. Khả năng áp dụng rộng hơn: Các hệ thống RAG đa phương tiện có thể được áp dụng cho một phạm vi rộng hơn các lĩnh vực, từ nghiên cứu khoa học đến tài liệu sản phẩm, nơi thông tin hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc truyền đạt thông tin.

5. Khả năng thích ứng với sở thích của người dùng: Bằng cách đáp ứng các phong cách học tập và sở thích khác nhau, các hệ thống RAG đa phương tiện có thể cung cấp một trải nghiệm tìm kiếm thông tin cá nhân hóa và hiệu quả hơn.

Để triển khai một hệ thống RAG đa phương tiện dựa trên lợi ích, các bước chính bao gồm:

1. Trích xuất và nhúng dữ liệu đa phương tiện: Tách biệt văn bản và hình ảnh từ các tài liệu nguồn, và tạo các nhúng cho cả hai phương thức bằng các mô hình phù hợp (ví dụ: CLIP để nhúng văn bản-hình ảnh).

2. Xây dựng một kho vector đa phương tiện: Kết hợp các nhúng văn bản và hình ảnh thành một kho vector thống nhất, cho phép tìm kiếm hiệu quả trên cả hai phương thức.

3. Triển khai tìm kiếm và xếp hạng đa phương tiện: Phát triển một cơ chế tìm kiếm có thể truy vấn kho vector đa phương tiện và xếp hạng các phần văn bản và hình ảnh liên quan nhất dựa trên truy vấn của người dùng.

4. Tích hợp tạo ra đa phương tiện: Khai thác một mô hình ngôn ngữ đa phương tiện để tạo ra các phản hồi có thể kết hợp một cách tự nhiên cả thông tin văn bản và thông tin hình ảnh, cung cấp một đầu ra toàn diện và hấp dẫn.

Bằng cách tuân theo cách tiếp cận này, bạn có thể tạo ra một hệ thống RAG đa phương tiện mang lại các khả năng tìm kiếm thông tin nâng cao, cuối cùng cải thiện trải nghiệm người dùng và mở khóa các khả năng mới cho việc khám phá và phổ biến kiến thức.

Phương pháp đầu tiên mà chúng ta sẽ khám phá để xây dựng các hệ thống RAC (Retrieval-Augmented Generation) đa phương tiện là nhúng tất cả các phương thức khác nhau, chẳng hạn như văn bản và hình ảnh, vào một không gian vector duy nhất. Điều này cho phép chúng ta khai thác sức mạnh của một mô hình nhúng thống nhất, như CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), để tạo ra các nhúng có thể hoạt động trên cả dữ liệu văn bản và dữ liệu trực quan.

Các bước chính trong cách tiếp cận này là:

1. Trích xuất Văn bản và Hình ảnh: Chúng ta bắt đầu bằng cách trích xuất văn bản và hình ảnh từ dữ liệu đầu vào của chúng ta, chẳng hạn như các bài viết Wikipedia.
2. Tạo Nhúng Thống nhất: Chúng ta sử dụng một mô hình như CLIP để tạo ra các nhúng có thể biểu diễn cả văn bản và hình ảnh trong một không gian vector chung.
3. Lưu Trữ Nhúng trong Kho Vector: Chúng ta lưu trữ các nhúng thống nhất này trong một kho vector đa phương tiện, chẳng hạn như Quadrant, có thể xử lý cả dữ liệu văn bản và hình ảnh.
4. Truy xuất các Phần Liên quan: Khi có một truy vấn của người dùng, chúng ta tạo ra các nhúng cho truy vấn và thực hiện tìm kiếm trên kho vector thống nhất để lấy các phần văn bản và hình ảnh liên quan nhất.
5. Chuyển đến Mô hình Ngôn ngữ Đa phương tiện: Nếu ngữ cảnh đã truy xuất bao gồm hình ảnh, chúng ta có thể chuyển các phần văn bản và hình ảnh qua một mô hình ngôn ngữ đa phương tiện để tạo ra phản hồi cuối cùng.

Cách tiếp cận này tương đối đơn giản, nhưng nó yêu cầu một mô hình nhúng đa phương tiện mạnh mẽ như CLIP để tạo ra không gian vector thống nhất. Ưu điểm là nó cho phép tìm kiếm và tích hợp một cách liền mạch cả thông tin văn bản và thông tin trực quan để hỗ trợ truy vấn của người dùng.

Trong ví dụ mã nguồn được cung cấp, chúng tôi sẽ minh họa cách triển khai cách tiếp cận này bằng cách sử dụng thư viện Llama Index và kho vector Quadrant. Chúng tôi trích xuất văn bản và hình ảnh từ các bài viết Wikipedia, tạo các nhúng CLIP cho hình ảnh và các nhúng GPT cho văn bản, sau đó lưu trữ chúng trong một kho vector đa phương tiện. Sau đó, chúng tôi sẽ cho thấy cách thực hiện tìm kiếm trên kho vector này và hiển thị các phần văn bản và hình ảnh liên quan.

Mặc dù đây là một điểm khởi đầu tốt, trong các video sau, chúng tôi sẽ khám phá các cách tiếp cận nâng cao hơn, chẳng hạn như neo tất cả các phương thức vào một phương thức chính (văn bản) và sử dụng các kho vector riêng biệt cho các phương thức khác nhau với một bộ xếp hạng lại đa phương tiện. Hãy chờ đợi những phát triển thú vị đó!

Phương pháp thứ hai để xây dựng các hệ thống RAC đa phương tiện liên quan đến việc neo tất cả các phương thức khác nhau vào một phương thức chính, trong trường hợp này là văn bản. Cách tiếp cận này nhằm thống nhất các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm cả văn bản và hình ảnh, vào một không gian vector dựa trên văn bản duy nhất để tìm kiếm.

Quy trình hoạt động như sau:

1. Trích xuất Văn bản và Hình ảnh: Dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như các bài viết Wikipedia, được xử lý để trích xuất cả văn bản và hình ảnh.

2. Tạo Nhúng Văn bản: Đối với dữ liệu văn bản, các nhúng văn bản tiêu chuẩn được tạo ra, chẳng hạn như sử dụng các nhúng văn bản của OpenAI.

3. Tạo Mô tả Văn bản cho Hình ảnh: Các hình ảnh được chuyển qua một mô hình đa phương tiện, như GPT-4 hoặc Gemini Pro, để tạo ra mô tả văn bản của các hình ảnh. Sau đó, các mô tả văn bản này được sử dụng để tạo ra các nhúng văn bản.

4. Thống nhất trong một Kho Vector Văn bản: Các nhúng văn bản, dù từ văn bản gốc hay từ các mô tả hình ảnh, được kết hợp vào một kho vector dựa trên văn bản thống nhất.

Khi có một truy vấn của người dùng, quá trình tìm kiếm diễn ra trên không gian vector văn bản thống nhất này. Ngữ cảnh đã truy xuất có thể chứa cả văn bản và các mô tả dựa trên hình ảnh. Nếu nội dung đã truy xuất là văn bản thuần túy, nó có thể được chuyển trực tiếp qua một mô hình ngôn ngữ để tạo ra các phản hồi. Tuy nhiên, nếu nội dung đã truy xuất bao gồm các mô tả dựa trên hình ảnh, chúng sẽ được chuyển qua một mô hình đa phương tiện để tạo ra các phản hồi cuối cùng.

Cách tiếp cận này có ưu điểm là đơn giản, vì nó thống nhất mọi thứ vào một phương thức duy nhất. Tuy nhiên, nó có thể tiềm ẩn một số tinh tế từ các hình ảnh gốc, vì trọng tâm chủ yếu là về biểu diễn dựa trên văn bản.

Trong các video tiếp theo, chúng tôi sẽ khám phá các giải pháp nâng cao hơn, bao gồm việc sử dụng các kho vector riêng biệt cho các phương thức khác nhau và triển khai một bộ xếp hạng lại đa phương tiện để kết hợp hiệu quả các kết quả tìm kiếm dựa trên văn bản và hình ảnh.

Phương pháp thứ ba để xây dựng các hệ thống RAC đa phương tiện liên quan đến việc sử dụng các kho vector riêng biệt cho các phương thức khác nhau. Cách tiếp cận này cho phép kiểm soát và tối ưu hóa chi tiết hơn quá trình tìm kiếm cho từng phương thức.

Quy trình hoạt động như sau:

1. Kho Vector Văn bản: Đối với dữ liệu văn bản, chúng ta tạo các nhúng văn bản và lưu trữ chúng trong một kho vector văn bản chuyên dụng.

2. Kho Vector Hình ảnh: Đối với các hình ảnh, chúng ta sử dụng một mô hình chuyên biệt (ví dụ: CLIP) để tạo ra các nhúng, và lưu trữ chúng trong một kho vector hình ảnh riêng biệt.

3. Tìm kiếm Kép: Khi có một truy vấn của người dùng, chúng ta thực hiện tìm kiếm riêng biệt trên cả kho vector văn bản và kho vector hình ảnh. Điều này cho chúng ta các phần liên quan từ văn bản cũng như các hình ảnh liên quan.

4. Xếp hạng lại Đa phương tiện: Vì chúng ta đã truy xuất các phần liên quan từ cả văn bản và h