Trong phần này, chúng ta sẽ đi sâu vào quá trình xây dựng một hệ thống Retrieval Augmented Generation (RAG) đa phương tiện từ đầu đến cuối bằng cách sử dụng GPT-4 và Llama Index.

Đầu tiên, chúng ta sẽ thiết lập môi trường cần thiết bằng cách cài đặt các gói cần thiết, bao gồm mô hình CLIP và thư viện Llama Index. Chúng ta cũng sẽ cấu hình khóa API OpenAI để cho phép sử dụng GPT-4.

Tiếp theo, chúng ta sẽ tập trung vào việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu. Chúng ta sẽ tải xuống một tập hợp các hình ảnh liên quan đến các xe Tesla và sử dụng GPT-4 để tạo ra các mô tả văn bản chi tiết cho mỗi hình ảnh. Những mô tả này sẽ được sử dụng làm các khối văn bản để tăng cường kho vector của chúng ta.

Chúng ta sau đó sẽ khám phá cách tạo một kho vector đa phương tiện bằng cách sử dụng Quadrant, một kho vector hỗ trợ cả dữ liệu văn bản và hình ảnh. Chúng ta sẽ thiết lập ngữ cảnh lưu trữ cần thiết và tải dữ liệu từ thư mục Wikipedia hỗn hợp, chứa cả dữ liệu văn bản và hình ảnh.

Sau khi thiết lập dữ liệu, chúng ta sẽ triển khai một đường ống thu thập đa phương tiện. Đường ống này sẽ thu thập 3 khối văn bản và 3 hình ảnh liên quan nhất đến truy vấn của người dùng. Sau đó, chúng ta sẽ sử dụng các kết quả thu thập này để tăng cường đầu vào cho mô hình GPT-4, từ đó tạo ra phản hồi cuối cùng.

Trong suốt quá trình này, chúng ta sẽ cung cấp các ví dụ và minh họa chức năng của hệ thống RAG đa phương tiện. Đến cuối phần này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về cách xây dựng một hệ thống RAG đa phương tiện từ đầu đến cuối, kết hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh để tăng cường khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn.

Để chuẩn bị môi trường để xây dựng một hệ thống Retrieval Augmented Generation (RAG) đa phương tiện, chúng ta cần cài đặt các gói cần thiết và thiết lập các thành phần cần thiết. Dưới đây là hướng dẫn từng bước:

1. Cài đặt các gói cần thiết:

   • Cài đặt mô hình clip để tạo các vector nhúng hình ảnh.
   • Cài đặt gói openai để truy cập mô hình ngôn ngữ GPT-4.
   • Cài đặt gói lama-index để tạo kho vector đa phương tiện và đường ống thu thập.
   • Cài đặt bất kỳ gói phụ trợ nào khác khi cần thiết.

2. Thiết lập khóa API:

   • Nhận khóa API OpenAI và lưu trữ an toàn trong môi trường của bạn.

3. Tạo thư mục:

   • Tạo thư mục input_images để lưu trữ các hình ảnh đầu vào.
   • Tạo thư mục mixed_wiki để lưu trữ dữ liệu văn bản và hình ảnh từ Wikipedia.

4. Tải xuống và chuẩn bị dữ liệu:

   • Tải xuống một tập hợp các hình ảnh liên quan đến chủ đề bạn muốn đề cập, chẳng hạn như các mẫu xe Tesla khác nhau.
   • Sử dụng tập lệnh được cung cấp để tải xuống hình ảnh và dữ liệu văn bản từ các trang Wikipedia liên quan.

5. Thiết lập kho vector đa phương tiện:

   • Tạo một phiên bản QuadrantClient để quản lý kho vector đa phương tiện.
   • Định nghĩa hai bộ sưu tập riêng biệt, một cho các khối văn bản và một cho các vector nhúng hình ảnh.
   • Tạo một StorageContext bao gồm thông tin về kho vector.
   • Tải dữ liệu từ thư mục mixed_wiki và tạo kho vector đa phương tiện.

6. Triển khai đường ống thu thập:

   • Thiết lập các tham số thu thập, chẳng hạn như số lượng khối văn bản và hình ảnh cần thu thập.
   • Viết một hàm nhận truy vấn của người dùng, thu thập các khối văn bản và hình ảnh liên quan, sau đó tách chúng ra.

7. Tích hợp với mô hình ngôn ngữ:

   • Tạo một mẫu lời nhắc kết hợp các khối văn bản và ngữ cảnh hình ảnh thu thập được với truy vấn của người dùng.
   • Sử dụng hàm openai.Completion.create() để tạo ra phản hồi cuối cùng bằng cách truyền mẫu lời nhắc và ngữ cảnh thu thập được.

Bằng cách làm theo các bước này, bạn sẽ có một môi trường hoạt động được thiết lập để xây dựng một hệ thống RAG đa phương tiện kết hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh để tăng cường khả năng của mô hình ngôn ngữ.

Để xây dựng một hệ thống thu thập đa phương tiện mạnh mẽ, chúng ta cần thu thập và chuẩn bị một tập dữ liệu đa dạng bao gồm cả dữ liệu văn bản và hình ảnh. Dưới đây là cách tiếp cận vấn đề này:

1. Thu thập dữ liệu:

   • Đối với dữ liệu văn bản, chúng ta có thể thu thập thông tin từ các trang Wikipedia, bài viết trực tuyến hoặc các nguồn liên quan khác.
   • Đối với dữ liệu hình ảnh, chúng ta có thể tải xuống hình ảnh từ cùng những nguồn như dữ liệu văn bản hoặc sử dụng các tập dữ liệu hình ảnh công khai có sẵn.

2. Chuẩn bị dữ liệu:

   • Dữ liệu văn bản:
     • Chia nhỏ dữ liệu văn bản thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý để tạo một corpus văn bản.
     • Làm sạch và tiền xử lý văn bản, loại bỏ bất kỳ định dạng hoặc nhiễu không cần thiết nào.
   • Dữ liệu hình ảnh:
     • Đảm bảo rằng các tệp hình ảnh ở định dạng tương thích (ví dụ: JPG, PNG) và có tên tệp phù hợp.
     • Thay đổi kích thước hoặc cắt ảnh để có kích thước nhất quán, nếu cần, để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình vector nhúng hình ảnh.

3. Tổ chức dữ liệu:

   • Tạo cấu trúc thư mục để tổ chức dữ liệu văn bản và hình ảnh, chẳng hạn như có các thư mục riêng biệt cho "văn bản" và "hình ảnh".
   • Duy trì một bản đồ rõ ràng giữa dữ liệu văn bản và hình ảnh, để có thể dễ dàng liên kết thông tin liên quan trong quá trình lập chỉ mục và thu thập.

4. Tăng cường dữ liệu (Tùy chọn):

   • Nếu tập dữ liệu bị giới hạn, bạn có thể xem xét tạo ra thêm các mô tả văn bản cho các hình ảnh bằng cách sử dụng mô hình ngôn ngữ như GPT-4.
   • Những mô tả văn bản được tạo ra này có thể được thêm vào corpus văn bản, cung cấp thêm ngữ cảnh cho hệ thống thu thập đa phương tiện.

Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể tạo ra một tập dữ liệu đa phương tiện được cấu trúc tốt và toàn diện, sẽ là nền tảng cho hệ thống thu thập của bạn.

Để tạo các chỉ mục đa phương tiện, trước tiên chúng ta cần thiết lập môi trường cần thiết và cài đặt các gói cần thiết. Chúng tôi sẽ sử dụng mô hình CLIP để tạo các vector nhúng hình ảnh và thư viện Llama Index để xử lý văn bản và quản lý kho vector.

Tiếp theo, chúng ta sẽ tạo các thư mục riêng biệt cho hình ảnh đầu vào và dữ liệu Wikipedia hỗn hợp, chứa cả hình ảnh và văn bản. Sau đó, chúng ta sẽ sử dụng chức năng đa mô hình OpenAI từ thư viện Llama Index để tạo ra các mô tả văn bản chi tiết cho các hình ảnh, có thể được sử dụng làm các khối văn bản trong kho vector.

Sau đó, chúng ta sẽ tải xuống các hình ảnh từ các trang Wikipedia khác nhau liên quan đến các phương tiện điện, bao gồm Tesla Model S, X và Rivian R1. Chúng ta sẽ tạo hai kho vector riêng biệt bằng Pinecone, một cho các khối văn bản và một cho các vector nhúng hình ảnh.

Để kết hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh, chúng ta sẽ tạo một kho vector đa phương tiện bằng cách sử dụng ngữ cảnh lưu trữ Llama Index, cho phép chúng ta quản lý cả dữ liệu văn bản và hình ảnh trong một kho vector duy nhất.

Cuối cùng, chúng ta sẽ thiết lập một đường ống thu thập có thể xử lý cả truy vấn văn bản và hình ảnh, trả về các khối văn bản và hình ảnh xếp hạng cao nhất liên quan đến đầu vào của người dùng. Ngữ cảnh thu thập này sau đó có thể được sử dụng để tạo ra các phản hồi bằng cách sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4.

Bằng cách tạo ra chỉ mục đa phương tiện này, chúng ta có thể khai thác cả thông tin văn bản và hình ảnh để tăng cường khả năng của các ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ.

Trong phần này, chúng ta sẽ triển khai một đường ống thu thập đa phương tiện kết hợp cả dữ liệu văn bản và hình ảnh để tăng cường khả năng của mô hình ngôn ngữ.

Các bước chính liên quan là:

1. Lập chỉ mục: Chúng ta sẽ kết hợp cả dữ liệu hình ảnh và văn bản và lưu trữ chúng trong các kho vector riêng biệt. Chúng ta cũng sẽ khám phá việc sử dụng GPT-4 để tạo ra các mô tả của hình ảnh, có thể được thêm vào các khối văn bản trong kho vector.

2. Thu thập: Chúng ta sẽ thiết lập một đường ống thu thập có thể thu thập các khối văn bản và hình ảnh liên quan nhất dựa trên truy vấn của người dùng.

3. Tăng cường: Thông tin thu thập được sẽ được sử dụng để tăng cường đầu vào cho mô hình ngôn ngữ (GPT-4 trong trường hợp này), sau đó tạo ra phản hồi cuối cùng.

Để triển khai điều này, chúng ta sẽ sử dụng