マルチモーダルAI革命：LlamaIndexによるRAG活用法

マルチモーダルAIの進化は、特に情報処理の分野で目覚ましいものがあります。最近の注目は、LlamaIndexによるマルチモーダルRAG（Retrieval-Augmented Generation）の迅速な導入です。これは、テキストと画像を組み合わせた知識獲得と生成を可能にします。この記事では、@clusteredbytesのツイートを基に、LlamaIndexを使用したマルチモーダルRAGの初心者向けガイドを紹介します。

マルチモーダルRAGの基本

• 画像に対する質問の開始: OpenAIMultiModalはOpenAIの最新のビジョンモデルをラップし、画像についての質問を可能にします。

• 画像ドキュメントの変換: LlamaIndexは画像ドキュメントをマルチモーダルLLMに適合する形式に変換する論理を処理します。

LlamaIndex, Data Framework for LLM Applications

制限と解決策

• 画像数の制限: テキストベースのRAGと同様に、処理できる画像の数には制限があります。

• 関連画像の選定: クエリに関連する画像の選定は、ベクトル埋め込みを使用して行います。

マルチモーダルインデックスの作成

• MultiModalVectorStoreIndex: 画像ノードには「clip」、テキストノードには「ada」を使用して埋め込みを行い、ベクトルストアに保存します。

• マルチモーダルインデックスの作成: クエリに関連する画像とテキストノードをインデックスから取得するためのプロセスを設定します。

Multi-Modal AI is rapidly taking over 🔥🚀

It’s truly amazing how fast @llama_index incorporated a robust pipeline for multi-modal RAG capabilities.

Here’s a beginners-friendly guide to get started with multi-modal RAG using LlamaIndex 👇🧵 pic.twitter.com/8Hjk702quk

— Rohan (@clusteredbytes) November 23, 2023

クエリベースのノード取得

• MultiModalVectorIndexRetrieverの作成: このリトリバーは、クエリをembed_modelとimage_embed_modelを使用して埋め込みます。

まとめ：マルチモーダルRAGパイプラインの図解

• SimpleDirectoryReader: このツールは、テキストファイルと画像が保存されたフォルダからデータを読み取り、システムに供給します。

• MultiModalVectorStoreIndex: 読み取られたデータは、画像は「clip」、テキストは「ada」のアルゴリズムを使用してエンコードされ、マルチモーダルインデックスに変換されます。

• ベクトルストア: ここで生成された画像とテキストのベクトルは、それぞれ専用のストアに保存され、検索可能な形式になります。

• クエリ処理: ユーザーからのクエリは、専用のモデルを使ってエンコードされ、関連するデータの検索に使用されます。

• MultiModalVectorStoreIndexRetriever: エンコードされたクエリを利用して、関連するテキストと画像ノードをインデックスから取得します。

• マルチモーダルLLM: 最後に、取得したノードはマルチモーダル言語生成モデルに注入され、ユーザーの質問に対する適切な応答が生成されます。

最後に

LlamaIndexを用いたマルチモーダルRAGの導入は、AIとデータ処理の分野で新たな可能性を開きます。画像とテキストの両方を扱うこのアプローチは、より複雑で多面的なデータ解析を可能にし、AIの応用範囲を広げています。初心者でも簡単に取り組めるこのガイドは、マルチモーダルAIの理解と活用の一歩となるでしょう。