构建开源多模态RAG系统

在这个新的冒险中，我们将深入研究使用开源大型语言多模态（LLMM）构建检索增强型生成（RAG）系统的过程。值得注意的是，我们的重点是在不依赖LangChain或Llama索引的情况下实现这一点；相反，我们将利用ChromeDB和Hugging Face框架。

这篇文章探索和了解如何创建一个高效的RAG系统，结合ChromeDB和Hugging Face等开源技术在大型语言多模态应用中的力量。

RAG是什么？

检索增强型生成（RAG）：提升人工智能理解和输出能力

在人工智能领域，检索增强型生成（RAG）作为一种变革性技术脱颖而出，优化了大型语言模型（LLMs）的能力。本质上，RAG通过允许模型从外部来源动态检索实时信息，增强了AI响应的特异性。

大型语言模型，如GPT-3，擅长生成类似人类的语言，但在提供最新或特定领域的信息方面存在限制。RAG通过整合检索机制解决了这个问题，从外部知识库中提取相关事实，确保回答在语言上正确且在事实上准确。

该架构将生成能力和动态检索过程无缝结合，使AI能够适应不同领域中不断演变的信息。与广泛的重新训练不同，RAG提供了一种经济高效解决方案，使AI保持最新和相关性，而无需对整个模型进行彻底改造。

换句话说

想象你有一个超级聪明的机器人朋友。这个机器人朋友擅长交谈，会说聪明的话，但有时它并不知道一切。现在，我们有一个特殊的技巧叫做检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation），简称RAG。

RAG通过在需要回答问题或谈论特定事物时从一本事实大书中查找信息，帮助机器人朋友变得更聪明。因此，它不再只是从自己的大脑中说出事情，而是可以检查这本大书，以确保提供最好和最准确的答案。这就像为机器人朋友拥有一本很酷的百科全书一样，使它与我们聊天更加令人敬畏。

为什么选择RAG？

1. 增强的准确性和可靠性：RAG通过将大型语言模型（LLMs）重定向到权威的知识来源，解决了其不可预测性的问题。它降低了呈现虚假或过时信息的风险，确保了更准确和可靠的回答。2. 提高透明度和信任度：生成式AI模型（如LLMs）通常缺乏透明度，使得难以信任其输出结果。RAG引入了透明度，使组织能够对生成的文本输出拥有更大的控制权，解决了关于偏见、可靠性和合规性的担忧。3. 减少幻觉：LLMs容易产生幻觉响应——连贯但不正确或编造的信息。RAG通过确保回答基于权威来源来帮助解决这个问题，减少了在金融等关键领域中出现误导性建议的风险。4. 改善高风险环境中的决策制定：在金融等准确性、可信度和及时性至关重要的领域，RAG显著提高了性能。实时更新和依赖权威来源减少了决策过程中灾难性损失、监管问题或代价高昂的错误的可能性。

5. 成本效益的适应性：RAG提供了一种经济高效的方法来改进AI输出，而无需进行广泛的重新训练/微调。组织可以通过根据需要动态获取特定细节来保持最新和相关性，确保AI能够适应不断演变的信息。

6. 什么是多模态？亲爱的冒险家，请考虑一下：当你听到某人的声音时，你能认出这个人，而当你看到他们时，你也知道他们是谁。本质上，多模态涉及有两个输入——音频和视觉——并产生一个单一的输出，从而实现更丰富和全面的理解。

以CLIP为例的更详细的解释

简单来说，多模态学习涉及教导计算机/AI模型理解和学习不同类型的信息，如图像、文本或语音。这很有用，因为它使模型能够做出更好的预测，模仿人类学习的方式。

该模型对不同的输入做出相同（非常相似）的嵌入向量，这些向量表示相同的事情。

Image2Text：这部分重点在于使用基于transformer的架构来改进复杂图像的字幕生成。Text2Image：在这里，想法是使用文本输入来生成视觉表示。自然语言处理（NLP）的进步使得可以将文本编码为嵌入向量，从而指导图像生成过程。Images supporting Language Models专注于将视觉元素整合到纯文本语言模型中。传统的模型假设单词的意义仅来自文本上下文，而这个任务则探索了将视觉维度纳入以增强语言模型。

OpenAI的CLIP模型通过自然语言监督学习视觉概念。只需提供要识别的视觉类别的名称，CLIP就可以应用于任何视觉分类基准测试，类似于“零次学习”。

简单来说，它为一张猫的图片和单词“猫”生成了相同的（非常相似的）向量。

MLLM（多模态大型语言模型）是一种探索将各种数据类型（包括图像、文本、语言、音频等）整合到一起的多模态语言模型。虽然像GPT-3、BERT和RoBERTa这样的大型语言模型在基于文本的任务上表现出色，但在理解和处理其他数据类型时面临挑战。为了解决这个限制，多模态模型结合了不同的模态，使得对多样化的数据有更全面的理解。

多模态大型语言模型（MLLM）代表了自然语言处理中的一个范式转变，超越了传统的基于文本的方法。这些模型以GPT-4为代表，可以无缝地处理多种数据类型，包括图像和文本，从而实现对信息的更全面的了解。MLLM通过整合各种模态解决了纯文本模型的限制，并在基准测试中展示了人类水平的性能。