在本節中,我們將深入探討使用 GPT-4 和 Llama Index 構建端到端多模態檢索增強生成 (RAG) 系統的過程。

首先,我們將通過安裝所需的軟件包,包括 CLIP 模型和 Llama Index 庫,來設置必要的環境。我們還將配置 OpenAI API 密鑰,以啟用 GPT-4 的使用。

接下來,我們將專注於數據收集和準備。我們將下載一組與特斯拉汽車相關的圖像,並使用 GPT-4 為每個圖像生成詳細的文本描述。這些描述將用作文本塊來增強我們的向量存儲。

然後,我們將探討如何使用支持文本和圖像數據的向量存儲 Quadrant 創建多模態向量存儲。我們將設置必要的存儲上下文,並從包含文本和圖像數據的混合 Wikipedia 目錄中加載數據。

設置好數據後,我們將實現一個多模態檢索管道。該管道將檢索與用戶查詢相關的前 3 個文本塊和前 3 個圖像。然後,我們將使用這些檢索到的結果來增強輸入到 GPT-4 模型,該模型將生成最終響應。

在整個過程中,我們將提供示例並演示多模態 RAG 系統的功能。到本節結束時,您將對如何構建結合文本和圖像數據的端到端多模態 RAG 系統有深入的了解,從而增強大型語言模型的功能。

為了準備構建多模態檢索增強生成 (RAG) 系統的環境,我們需要安裝必要的軟件包並設置所需的組件。以下是逐步指南:

1. 安裝所需的軟件包:

   • 安裝 clip 模型以生成圖像嵌入。
   • 安裝 openai 軟件包以訪問 GPT-4 語言模型。
   • 安裝 lama-index 軟件包以創建多模態向量存儲和檢索管道。
   • 根據需要安裝任何其他輔助軟件包。

2. 設置 API 密鑰:

   • 獲取 OpenAI API 密鑰並安全地存儲在您的環境中。

3. 創建目錄:

   • 創建 input_images 目錄以存儲輸入圖像。
   • 創建 mixed_wiki 目錄以存儲來自 Wikipedia 的文本和圖像數據。

4. 下載和準備數據:

   • 下載一組與您想要涵蓋的主題相關的圖像,例如不同的特斯拉車型。
   • 使用提供的腳本從相關的 Wikipedia 頁面下載圖像和文本數據。

5. 設置多模態向量存儲:

   • 創建 QuadrantClient 實例來管理多模態向量存儲。
   • 定義兩個單獨的集合,一個用於文本塊,一個用於圖像嵌入。
   • 創建一個 StorageContext,它封裝了關於向量存儲的信息。
   • 從 mixed_wiki 目錄加載數據並創建多模態向量存儲。

6. 實現檢索管道:

   • 設置檢索參數,如要檢索的文本塊和圖像的數量。
   • 編寫一個函數,該函數接受用戶查詢,檢索相關的文本塊和圖像,並將它們分開。

7. 與語言模型集成:

   • 創建一個結合檢索到的文本和圖像上下文以及用戶查詢的提示模板。
   • 使用 openai.Completion.create() 函數通過傳遞提示模板和檢索到的上下文來生成最終響應。

通過遵循這些步驟,您將擁有一個可用於構建結合文本和圖像數據的多模態 RAG 系統的工作環境,以增強語言模型的功能。

為了構建一個強大的多模態檢索系統,我們需要收集和準備一個包含文本和圖像數據的多樣化數據集。以下是我們可以採取的方法:

1. 數據收集:

   • 對於文本數據,我們可以從 Wikipedia 頁面、在線文章或其他相關來源中進行爬取。
   • 對於圖像數據,我們可以從與文本數據相同的來源下載圖像,或使用公開可用的圖像數據集。

2. 數據準備:

   • 文本數據:
     • 將文本數據分塊成較小、更易管理的片段,以創建文本語料庫。
     • 清理和預處理文本,刪除任何不必要的格式或噪音。
   • 圖像數據:
     • 確保圖像文件格式兼容(如 JPG、PNG),並具有適當的文件名。
     • 根據需要調整圖像大小或裁剪,以優化圖像嵌入模型的性能。

3. 數據組織:

   • 創建目錄結構來組織文本和圖像數據,例如為「文本」和「圖像」設置單獨的文件夾。
   • 維護文本和圖像數據之間的清晰映射,以便在索引和檢索過程中輕鬆關聯相關信息。

4. 數據擴充(可選):

   • 如果數據集有限,可以考慮使用 GPT-4 等語言模型為圖像生成額外的文本描述。
   • 這些生成的文本描述可以添加到文本語料庫中,為多模態檢索系統提供更多上下文。

通過遵循這些步驟,您可以創建一個結構良好且全面的多模態數據集,作為您的檢索系統的基礎。

為了創建多模態索引,我們首先需要設置必要的環境並安裝所需的軟件包。我們將使用 CLIP 模型進行圖像嵌入,並使用 Llama Index 庫進行文本處理和向量存儲管理。

接下來,我們將為輸入圖像和混合 Wikipedia 數據創建單獨的文件夾,後者將包含圖像和文本。然後,我們將使用 Llama Index 庫中的 OpenAI 多模型功能為圖像生成詳細的文本描述,這些描述可用作向量存儲中的文本塊。

之後,我們將從與電動汽車(包括特斯拉 Model S、X 和 Rivian R1)相關的各種 Wikipedia 頁面下載圖像。我們將使用 Pinecone 創建兩個單獨的向量存儲,一個用於文本塊,一個用於圖像嵌入。

為了結合文本和圖像數據,我們將使用 Llama Index 存儲上下文創建一個多模態向量存儲,這允許我們在單個向量存儲中管理文本和圖像數據。

最後,我們將設置一個檢索管道,可以處理文本和圖像查詢,返回與用戶輸入相關的排名最高的文本塊和圖像。這些檢索到的上下文可以用於使用 GPT-4 等大型語言模型生成響應。

通過創建這個多模態索引,我們可以利用文本和視覺信息來增強基於語言模型的應用程序的功能。

在本節中,我們將實現一個多模態檢索管道,結合文本和圖像數據以增強語言模型的功能。

涉及的關鍵步驟包括:

1. 索引:我們將結合圖像和文本數據,並將它們存儲在單獨的向量存儲中。我們還將探索使用 GPT-4 生成圖像描述,這些描述可以添加到向量存儲中的文本塊。

2. 檢索:我們將設置一個檢索管道,可以根據用戶的查詢檢索最相關的文本塊和圖像。

3. 增強:檢索到的信息將用於增強輸入到語言模型(在本例中為 GPT-4),然後生成最終響應。

為了實現這一點,我們將使用以下工具和庫:

• CLIP:一個可以為文本和圖像生成嵌入的多模態模型。
• Langchain:一個用於構建大型語言模型應用程序的框架。
• Pinecone:一個支持文本和圖像數據的向量存儲。

我們將首先設置必要的環境並安裝所需的軟件包。然後,我們將收集和準備數據,包括文本和圖像。接下來,我們將使用 Pinecone 創建多模態向量存儲。

之後,我們將實現檢索管道,該管道將根據用戶的查詢檢索最相關的文本塊和圖像。最後,我們將將所有內容包裝在一個單一的管道中,該管道使用 GPT-4 生成最終響應,並利用檢索到的上下文。

在整個實施過程中,我們將注重保持代碼簡潔明了,確保解決方案實用且易於理解。

在本節中,我們將探討如何將大型語言模型(LLM)如 GPT-4 集成到生成多模態響應的過程中,通過結合文本和圖像數據來增強 LLM 的功能。

這一過程的關鍵步驟如下:

1. 數據收集和準備:我們將收集一個包含文本和圖像數據的數據集,例如來自 Wikipedia 的帶有相關圖像的文章。文本數據將被分塊,並且文本和圖像數據將被存儲在單獨的向量存儲中。

2. 多模態索引創建:我們將使用多模態向量存儲(如 Qdrant)為文本和圖像數據創建索引。這允許我們根據用戶查詢有效地檢索相關信息。

3. 多模態檢索管道:我們將實現一個檢索管道,可以查詢文本和圖像向量存儲,檢索給定用戶查詢的最相關信息。

4. LLM 集成:最後,我們將集成 LLM(在本例中為 GPT-4),根據檢索到的文本和圖像數據生成響應。LLM 將使用結合的上下文提供更全面和信息豐富的答覆。

通過遵循這種方法,我們可以構建一個強大的多模態系統,利用文本和視覺數據的優勢,為用戶提供更吸引人和信息豐富的響應。

在這個視頻中,我們探索了使用 GPT-4 和 Llama Index 實現多模態檢索增強生成(RAG)系統的實施。涉及的關鍵步驟包括:

1. 數據收集和準備:我們收集了來自各種來源(包括 Wikipedia 頁面和特斯拉汽車規格)的文本和圖像數據的組合。

2. 多模態索引創建:我們使用 Llama Index 和 Quadrant 創建了單獨的文本和圖像數據向量存儲,然後將它們合併為一個多模態向量存儲。

3. 多模態檢索管道:我們實現了一個檢索管道,可以根據用戶查詢檢索相關的文本塊和圖像,並將此上下文用於使用 GPT-4 生成響應。

4. 提示工程和響應生成:我們設計了提示模板,以有效利用檢索到的上下文,並使用 GPT-4 生成最終響應。

所得到的系統展示了結合多模態數據並利用 GPT-4 等大型語言模型提供信息豐富和上下文相關響應的力量。這種方法可以通過結合遺傳 RAG 等技術進一步增強,動態調整檢索和生成過程,以提高響應質量。

總的來說,這個視頻為構建多模態 RAG 系統提供了一個堅實的基礎,並突出了這些方法在問答、內容生成和信息檢索等各種應用中的潛力。