在本节中，我们将深入探讨使用GPT-4和Llama Index构建端到端多模态检索增强生成(RAG)系统的过程。

首先，我们将通过安装所需的软件包(包括CLIP模型和Llama Index库)来设置必要的环境。我们还将配置OpenAI API密钥以启用GPT-4的使用。

接下来，我们将关注数据收集和准备。我们将下载一组与特斯拉汽车相关的图像,并使用GPT-4为每个图像生成详细的文本描述。这些描述将用作文本块来增强我们的向量存储。

然后,我们将探讨如何使用支持文本和图像数据的Quadrant创建多模态向量存储。我们将设置必要的存储上下文,并从包含文本和图像数据的混合Wikipedia目录加载数据。

设置好数据后,我们将实现一个多模态检索管道。该管道将检索与用户查询最相关的前3个文本块和前3个图像。然后,我们将使用这些检索到的结果来增强输入到GPT-4模型,从而生成最终响应。

在整个过程中,我们将提供示例并演示多模态RAG系统的功能。到本节结束时,您将对如何构建结合文本和图像数据来增强大型语言模型功能的端到端多模态RAG系统有深入的了解。

为了准备构建多模态检索增强生成(RAG)系统的环境,我们需要安装必要的软件包并设置所需的组件。以下是逐步指南:

1. 安装所需软件包:

   • 安装CLIP模型以生成图像嵌入。
   • 安装openai软件包以访问GPT-4语言模型。
   • 安装lama-index软件包以创建多模态向量存储和检索管道。
   • 根据需要安装其他辅助软件包。

2. 设置API密钥:

   • 获取OpenAI API密钥并安全地存储在您的环境中。

3. 创建目录:

   • 创建input_images目录来存储输入图像。
   • 创建mixed_wiki目录来存储来自Wikipedia的文本和图像数据。

4. 下载和准备数据:

   • 下载一组与您想要涵盖的主题相关的图像,例如不同的特斯拉车型。
   • 使用提供的脚本从相关的Wikipedia页面下载图像和文本数据。

5. 设置多模态向量存储:

   • 创建一个QuadrantClient实例来管理多模态向量存储。
   • 定义两个单独的集合,一个用于文本块,一个用于图像嵌入。
   • 创建一个StorageContext,它封装了关于向量存储的信息。
   • 从mixed_wiki目录加载数据并创建多模态向量存储。

6. 实现检索管道:

   • 设置检索参数,如要检索的文本块和图像的数量。
   • 编写一个函数,该函数接受用户查询,检索相关的文本块和图像,并将它们分开。

7. 与语言模型集成:

   • 创建一个结合检索到的文本和图像上下文以及用户查询的提示模板。
   • 使用openai.Completion.create()函数生成最终响应,传入提示模板和检索到的上下文。

通过遵循这些步骤,您将拥有一个可用于构建结合文本和图像数据以增强语言模型功能的多模态RAG系统的工作环境。

为了构建一个强大的多模态检索系统,我们需要收集和准备一个包含文本和图像数据的多样化数据集。以下是我们可以采取的方法:

1. 数据收集:

   • 对于文本数据,我们可以从Wikipedia页面、在线文章或其他相关来源进行网页抓取。
   • 对于图像数据,我们可以从与文本数据相同的来源下载图像,或使用公开可用的图像数据集。

2. 数据准备:

   • 文本数据:
     • 将文本数据划分为较小的、可管理的块,以创建文本语料库。
     • 清理和预处理文本,删除任何不必要的格式或噪音。
   • 图像数据:
     • 确保图像文件采用兼容的格式(如JPG、PNG),并具有适当的文件名。
     • 根据需要调整或裁剪图像尺寸,以优化图像嵌入模型的性能。

3. 数据组织:

   • 创建目录结构来组织文本和图像数据,例如为"文本"和"图像"设置单独的文件夹。
   • 维护文本和图像数据之间的清晰映射,以便在索引和检索过程中轻松关联相关信息。

4. 数据增强(可选):

   • 如果数据集有限,可以考虑使用GPT-4等语言模型为图像生成额外的文本描述。
   • 这些生成的文本描述可以添加到文本语料库中,为多模态检索系统提供更多上下文。

通过遵循这些步骤,您可以创建一个结构良好且全面的多模态数据集,作为您的检索系统的基础。

为了创建多模态索引,我们首先需要设置必要的环境并安装所需的软件包。我们将使用CLIP模型进行图像嵌入,并使用Llama Index库进行文本处理和向量存储管理。

接下来,我们将为输入图像和混合Wikipedia数据(包含图像和文本)创建单独的文件夹。然后,我们将使用Llama Index库中的OpenAI多模型功能为图像生成详细的文本描述,这些描述可用作向量存储中的文本块。

之后,我们将从与电动汽车(包括特斯拉Model S、X和Rivian R1)相关的各种Wikipedia页面下载图像。我们将使用Pinecone创建两个单独的向量存储,一个用于文本块,一个用于图像嵌入。

为了结合文本和图像数据,我们将使用Llama Index存储上下文创建一个多模态向量存储,这允许我们在单个向量存储中管理文本和图像数据。

最后,我们将设置一个检索管道,可以处理文本和图像查询,返回与用户输入最相关的排名靠前的文本块和图像。这些检索到的上下文可以用于使用GPT-4等大型语言模型生成响应。

通过创建这个多模态索引,我们可以利用文本和视觉信息来增强基于语言模型的应用程序的功能。

在本节中,我们将实现一个多模态检索管道,结合文本和图像数据来增强语言模型的功能。

涉及的关键步骤包括:

1. 索引:我们将结合图像和文本数据,并将它们存储在单独的向量存储中。我们还将探讨使用GPT-4生成图像描述,这些描述可以添加到向量存储中的文本块。

2. 检索:我们将设置一个检索管道,根据用户的查询检索最相关的文本块和图像。

3. 增强:检索到的信息将用于增强输入到语言模型(在本例中为GPT-4),从而生成最终响应。

为了实现这一点,我们将使用以下工具和库:

• CLIP:一个可以生成文本和图像嵌入的多模态模型。
• Langchain:一个用于构建大型语言模型应用程序的框架。
• Pinecone:一个支持文本和图像数据的向量存储。

我们将首先设置必要的环境并安装所需的软件包。然后,我们将收集和准备数据,包括文本和图像。接下来,我们将使用Pinecone创建多模态向量存储。

之后,我们将实现检索管道,该管道将根据用户的查询检索最相关的文本块和图像。最后,我们将把所有内容包装在一个单一的管道中,使用GPT-4生成最终响应,并利用检索到的上下文。

在整个实现过程中,我们将注重保持代码简洁明了,确保解决方案实用且易于理解。

在本节中,我们将探讨如何将大型语言模型(LLM)如GPT-4集成到生成多模态响应的过程中,该过程通过结合文本和图像数据来增强LLM的功能。

这一过程的关键步骤包括:

1. 数据收集和准备:我们将收集一个包含文本和图像数据的数据集,例如来自Wikipedia的带有相关图像的文章。文本数据将被划分为块,并且文本和图像数据将被存储在单独的向量存储中。

2. 多模态索引创建:我们将使用多模态向量存储(如Qdrant)为文本和图像数据创建索引。这使我们能够根据用户查询有效地检索相关信息。

3. 多模态检索管道:我们将实现一个检索管道,该管道可以查询文本和图像向量存储,检索给定用户查询的最相关信息。

4. LLM集成:最后,我们将集成LLM(在本例中为GPT-4),以基于检索到的文本和图像数据生成响应。LLM将使用结合的上下文提供更全面和信息丰富的答复。

通过遵循这种方法,我们可以构建一个强大的多模态系统,利用文本和视觉数据的优势,为用户提供更吸引人和信息丰富的响应。

在本视频中,我们探讨了使用GPT-4和Llama Index实现多模态检索增强生成(RAG)系统的实现。这一过程的关键步骤包括:

1. 数据收集和准备:我们从各种来源(包括Wikipedia页面和特斯拉车辆规格)收集了文本和图像数据的组合。

2. 多模态索引创建:我们使用Llama Index和Quadrant创建了单独的文本和图像数据向量存储,然后将它们合并为一个多模态向量存储。

3. 多模态检索管道:我们实现了一个检索管道,该管道可以根据用户查询检索相关的文本块和图像,并使用这些上下文使用GPT-4生成响应。

4. 提示工程和响应生成:我们设计了提示模板,以有效利用检索到的上下文并为用户查询生成最终响应。

所得到的系统展示了结合多模态数据并利用GPT-4等大型语言模型提供信息丰富和上下文相关响应的力量。这种方法可以通过结合遗传RAG等技术进一步增强,这些技术可以动态调整检索和生成过程,以提高响应质量。

总的来说,本视频为构建多模态RAG系统提供了坚实的基础,并突出了这些方法在问答、内容生成和信息检索等各种应用中的潜力。