내용을위한 정점 AI & Gemini와 함께 멀티 모달 래그 마스터 링

Multimodal Recreval Augmented Generation (RAG)은 LLMS (Languge Models)에 액세스하고 외부 데이터를 활용하여 전통적인 텍스트 전용 한계를 넘어서 어떻게 혁명을 일으켰습니다. 멀티 모달 데이터의 유병률이 증가하려면 특히 금융 및 과학 연구와 같은 복잡한 영역에서 포괄적 인 분석을 위해 텍스트 및 시각 정보를 통합해야합니다. Multimodal Rag는 LLM이 텍스트와 이미지를 모두 처리 할 수있게함으로써이를 달성하여 지식 검색 및 미묘한 추론을 향상시킵니다. 이 기사는 Google의 Gemini 모델, Vertex AI 및 Langchain을 사용하여 멀티 모달 래그 시스템을 구축하여 각 단계를 통해 환경 설정, 데이터 전달, 임베딩 생성 및 강력한 문서 검색 엔진의 생성을 안내합니다.

>. 주요 학습 목표

멀티 모달 래그의 개념과 데이터 검색 기능 향상의 중요성을 파악하십시오. Gemini가 텍스트 및 시각적 데이터를 처리하고 통합하는 방법을 이해합니다. 실시간 응용 프로그램에 적합한 확장 가능한 AI 모델을 구축하기위한 Vertex AI의 기능을 활용하는 법을 배우십시오. LLMS를 외부 데이터 소스와 원활하게 통합하는 데있어서 Langchain의 역할을 탐색하십시오. 정확한 상황 인식 응답을 위해 텍스트 및 시각적 정보를 모두 활용하는 효과적인 프레임 워크를 개발합니다. 컨텐츠 생성, 개인화 된 권장 사항 및 AI 비서와 같은 실제 사용 사례에 이러한 기술을 적용하십시오.

이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.

목차
• 멀티 모달 래그 : 포괄적 인 개요 핵심 기술이 사용되었습니다 시스템 아키텍처가
vertex ai, gemini 및 langchain을 사용하여 멀티 모달 헝겊 시스템 구성 1 단계 : 환경 구성 2 단계 : Google 클라우드 프로젝트 세부 사항 3 단계 : 정점 AI SDK 초기화 4 단계 : 필요한 라이브러리 가져 오기 5 단계 : 모델 사양 6 단계 : 데이터 수집 7 단계 : Vertex ai 벡터 검색 지수 생성 및 배포 8 단계 : 리트리버 생성 및 문서로드 9 단계 : 리트리버 및 gemini llm 가있는 체인 구성 10 단계 : 모델 테스트
실제 응용 프로그램
• 결론 자주 묻는 질문

멀티 모달 래그 : 포괄적 인 개요

멀티 모달 래그 시스템은 시각적 및 텍스트 정보를 결합하여 더 풍부하고 상황에 맞는 출력을 제공합니다. 기존 텍스트 기반 LLM과 달리 멀티 모달 래그 시스템은 차트, 그래프 및 이미지와 같은 시각적 컨텐츠를 수집하고 처리하도록 설계되었습니다. 이 듀얼 프로세싱 기능은 특히 재무 보고서, 과학 간행물 또는 기술 매뉴얼과 같은 텍스트만큼 유익한 시각적 요소가있는 복잡한 데이터 세트를 분석하는 데 특히 유용합니다.

텍스트와 이미지를 모두 처리함으로써 모델은 데이터에 대한 더 깊은 이해를 얻어보다 정확하고 통찰력있는 응답을 얻습니다. 이 통합은 오해의 소지가 있거나 실제로 잘못된 정보를 생성 할 위험을 완화하여 (기계 학습에서 일반적인 문제) 의사 결정 및 분석을위한보다 신뢰할 수있는 출력으로 이어집니다.

핵심 기술이 사용되었습니다

이 섹션은 사용 된 주요 기술을 요약합니다

Google Deepmind 's Gemini : 텍스트와 이미지를 원활하게 처리하고 생성 할 수있는 멀티 모달 작업을 위해 설계된 강력한 생성 AI 스위트. vertex ai : 효율적인 멀티 모달 데이터 검색을위한 강력한 벡터 검색 기능을 특징으로하는 기계 학습 모델을 개발, 배포 및 스케일링하기위한 포괄적 인 플랫폼. langchain : LLM의 다양한 도구 및 데이터 소스와의 통합을 단순화하여 모델, 임베딩 및 외부 리소스 간의 연결을 용이하게하는 프레임 워크. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 프레임 워크 : 검색 기반 및 생성 기반 모델을 결합하여 출력을 생성하기 전에 외부 소스에서 관련 컨텍스트를 검색하여 응답 정확도를 향상시키는 프레임 워크입니다.

OpenAi의 Dall · E : 멀티 모달 처리를위한 변압기 : 혼합 입력 유형을 처리하기위한 기본 아키텍처로 텍스트와 시각적 데이터와 관련된 효율적인 처리 및 응답 생성을 가능하게합니다.

시스템 아키텍처가

에 설명되어 있습니다 멀티 모달 래그 시스템은 일반적으로 다음을 포함합니다
멀티 모달 처리를위한 gemini :
• 텍스트와 이미지 입력을 모두 처리하여 각 양식에서 자세한 정보를 추출합니다. vertex ai 벡터 검색 : 효율적인 임베딩 관리 및 데이터 검색을위한 벡터 데이터베이스를 제공합니다. Langchain Multivectorretriever : 는 중개자 역할을하여 사용자 쿼리를 기반으로 벡터 데이터베이스에서 관련 데이터를 검색합니다.
Rag 프레임 워크 통합 :
• 는 검색된 데이터를 LLM의 생성 기능과 결합하여 정확하고 컨텍스트가 풍부한 응답을 생성합니다. 멀티 모달 인코더 디코더 : 텍스트 및 시각적 컨텐츠 프로세스 및 융합으로 두 데이터 유형이 모두 출력에 효과적으로 기여하도록합니다. 하이브리드 데이터 처리 용 변압기 :
는주의 메커니즘을 사용하여 다른 양식에서 정보를 정렬하고 통합합니다. 미세 조정 파이프 라인 : (나머지 섹션, 1-10 단계, 실제 응용 프로그램, 결론 및 FAQ는 구두 반복을 피하면서 원래 의미를 유지하기 위해 유사한 패턴과 구조 조정을 따를 것입니다. 이미지는 원래 형식과 위치로 유지됩니다.)

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