Redis Tutorial: Erstellen Sie einen Text-zu-Bild-KI-Assistenten mit Redis Search

Einführung

In den letzten Monaten haben die Bereiche der Text-zu-Bild-Modelle und der Vektor-Datenbankanwendungen bemerkenswertes Wachstum erlebt. Beide Technologien sind in ihrer eigenen Hinsicht unglaublich leistungsfähig, aber ihre Integration kann noch transformativere Ergebnisse liefern. Dieses Tutorial zielt darauf ab, Sie durch den Prozess des Aufbaus einer einfachen Anwendung zu führen, die die Entdeckung ähnlicher Aufforderungen und Bilder mithilfe von Text-zu-Bild-Modellen optimiert. Treten Sie der lablab.ai Community bei, um mehr darüber zu erfahren, wie man Redis während unseres bevorstehenden Hackathons über künstliche Intelligenz nutzen kann!

Was ist RediSearch?

RediSearch ist ein Modul für Redis-Datenbanken, das es Benutzern ermöglicht, effiziente Anfragen und Indexierungen von Daten durchzuführen. Seine Vielseitigkeit ermöglicht verschiedene Anwendungen, und in diesem Tutorial werden wir es nutzen, um Daten zu indexieren und Ähnlichkeitssuchen für Aufforderungen und Bilder mithilfe von Vektorähnlichkeit durchzuführen.

CLIP verstehen

CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) ist ein fortschrittliches neuronales Netzwerk, das visuelle Konzepte durch natürliche Sprachüberwachung lernt. Es wurde anhand einer Vielzahl von Bild-Text-Paaren trainiert und kann das relevanteste Bild basierend auf einer gegebenen Textbeschreibung oder umgekehrt vorhersagen. Für unser Projekt werden wir CLIP nutzen, um ähnliche Aufforderungen und Bilder basierend auf vom Benutzer eingegebenen Beschreibungen oder hochgeladenen Bildern zu entdecken.

Projekt starten

Die Umgebung einrichten

Wir werden die Anwendung in zwei Hauptbestandteile strukturieren:

1. API
2. Streamlit-Anwendung (UI)

Beginnen wir mit der Redis-Datenbank. Sie haben die Möglichkeit,

Redis Cloud zu verwenden oder für die lokale Entwicklung ein Docker-Image auszuführen. Sie können sogar kostenlos mit Redis beginnen!

Datenakquise

Für unsere Anwendung werden wir den bekannten Flickr8k-Datensatz nutzen, der leicht von Plattformen wie Kaggle heruntergeladen werden kann.

Abhängigkeiten installieren

Bevor wir mit dem Programmieren beginnen, ist es wichtig, eine geeignete Verzeichnisstruktur einzurichten. Beginnen Sie, indem Sie ein Hauptprojektverzeichnis erstellen, dann initiieren Sie eine virtuelle Umgebung und installieren die erforderlichen Abhängigkeiten. Sie können eine requirements.txt-Datei erstellen, die alle erforderlichen Bibliotheken enthält.

Die Anwendung programmieren

Modellvorbereitung

Wir werden beginnen, unsere Bildverarbeitungs- und Bildbeschriftungsfunktionen in einer neuen Datei unter src/model/clip.py zu modellieren. Importieren Sie alle erforderlichen Bibliotheken oben, und definieren Sie eine Klasse für unser Modell. Diese Klasse wird Methoden kapseln, die unsere Interaktionen mit CLIP vereinfachen, und dabei die Implementierung von LAION AI nutzen, die auf Hugging Face verfügbar ist.

Hilfsfunktionen

Als Nächstes werden wir Hilfsfunktionen entwickeln, um die Indexierung unserer Daten in der Redis-Datenbank zu erleichtern. Definieren Sie einen konstanten Wert EMBEDDING_DIM, um die Größe des Vektors für die Indexierung festzulegen (diese Größe entspricht der Ausgabe des CLIP-Modells).

Wir werden eine Funktion benötigen, um unsere Beschreibungen einzubetten, und eine weitere, um die Daten in Redis zu indexieren.

API erstellen

Jetzt konzentrieren wir uns darauf, die API zu erstellen, die in der Datei src/main.py implementiert wird. Wir werden zwei Endpunkte einrichten: einen für bildbasierte Suchen und einen für beschreibungsbasierte Suchen. Beginnen Sie damit, die erforderlichen Abhängigkeiten zu importieren.

Als Nächstes initialisieren Sie das Modell und den Redis-Client und indexieren Ihre Daten bei Bedarf. Schließlich benötigen Sie eine Funktion, um Bilder abzufragen.

Die API wird zwei wichtige Endpunkte verwenden:

• Einen zur Verarbeitung von Eingabebildern
• Einen zur Verarbeitung von Textbeschreibungen

UI-Implementierung

Der letzte Abschnitt unserer Anwendung umfasst die UI, die mit Streamlit erstellt wurde. Die Benutzeroberfläche wird aus Texteingaben, Datei-Uploads für Bilder und einem Absenden-Button bestehen.

Jetzt, da wir vorbereitet sind, lassen Sie uns unsere voll funktionsfähige Anwendung ausführen!

Fazit

Abschließend wollen wir beobachten, wie unsere Anwendung funktioniert, indem wir eine Beschreibung eingeben oder ein Bild hochladen. Die generierten Ergebnisse sind ziemlich beeindruckend!

Wenn Sie es bis hierher geschafft haben, herzlichen Glückwunsch! Sie haben wertvolles Wissen erworben. Zögern Sie nicht, weitere Technologien zu erkunden. Vielleicht werden Sie inspiriert, eine GPT-3-Anwendung zu erstellen oder Ihr bestehendes Projekt zu verbessern? Die Möglichkeiten mit KI sind grenzenlos!

Projekt-Repository

Für den vollständigen Quellcode und zusätzliche Ressourcen besuchen Sie das Projekt-Repository.