Redis Tutorial: Building a Text to Image AI Assistant with Redis Search

Einführung

In den letzten Monaten haben sowohl der Text-zu-Bild- als auch der Vektor-Datenbankmarktmärkte erheblich gewachsen. Diese beiden Technologien sind für sich genommen leistungsstark, aber wenn sie kombiniert werden, können sie noch bessere Ergebnisse erzielen! In diesem Tutorial werde ich Sie durch den Aufbau einer einfachen Anwendung führen, die hilft, ähnliche Eingabeaufforderungen und Bilder für Text-zu-Bild-Modelle zu finden. Schließen Sie sich der lablab.ai-Community an, um mehr über die Nutzung von Redis während unseres bevorstehenden Hackathons in der künstlichen Intelligenz zu erfahren!

Was ist RediSearch?

RediSearch ist ein leistungsstarkes Redis-Datenbankmodul, das das Abfragen und Indizieren von Daten ermöglicht. In diesem Tutorial werden wir RediSearch verwenden, um Daten zu indizieren und Vektorsuchmotoren zu aktivieren, um ähnliche Eingabeaufforderungen und Bilder zu finden.

Verständnis von CLIP

CLIP, oder Contrastive Language-Image Pre-training, ist ein neuronales Netzwerk, das mit Aufsicht durch natürliche Sprache trainiert wurde. Es lernt visuelle Konzepte aus Bild-Text-Paaren. CLIP ist in der Lage, das relevanteste Bild für eine gegebene Textbeschreibung oder umgekehrt vorherzusagen, was es für unsere Anwendung zur Auffindung ähnlicher Eingabeaufforderungen und Bilder unerlässlich macht.

Anwendungsstruktur

Unsere Anwendung wird aus zwei Hauptkomponenten bestehen:

1. API
2. Streamlit-Anwendung (UI)

Einrichten der Redis-Datenbank

Zuerst müssen wir die Redis-Datenbank einrichten. Sie können Redis Cloud oder einfach ein Docker-Image für die lokale Entwicklung verwenden. Der Einstieg in Redis ist kostenlos und bietet zahlreiche Lernmöglichkeiten.

Datenquellen

Für dieses Projekt werden wir das beliebte Flickr8k-Dataset nutzen. Dieses Dataset ist weit verbreitet und kann von Plattformen wie Kaggle heruntergeladen werden.

Installation von Abhängigkeiten

Um unser Projekt zu starten, müssen wir eine angemessene Dateistruktur erstellen. So können Sie es tun:

mkdir text-to-image-app
cd text-to-image-app
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

Erstellen Sie eine 'requirements.txt'-Datei, um alle Abhängigkeiten aufzulisten, die für unsere App benötigt werden. Dazu gehören Bibliotheken wie streamlit, redis usw.

pip install -r requirements.txt

Modellvorbereitung

Wir werden damit beginnen, unser Modell für die Verarbeitung von Bildern und Bildunterschriften vorzubereiten. Dies wird in der src/model/clip.py-Datei implementiert. Wir werden erforderliche Abhängigkeiten importieren und eine Klasse für unser Modell erstellen, die Methoden für einfachere Funktionen enthält.

Hilfsfunktionen

Als nächstes werden wir Hilfsfunktionen entwickeln, um unsere Daten in Redis zu indizieren. In dieser Phase werden wir die erforderlichen Abhängigkeiten importieren und einen konstanten Wert, EMBEDDING_DIM, definieren, um die Größe der für die Indizierung verwendeten Vektoren festzulegen.

API-Entwicklung

Wir werden die API in der src/main.py-Datei implementieren, um zwei Endpunkte zu erstellen: einen für die bildbasierte Suche und einen für die description-basierte Suche. Die API wird das Abfragen ähnlicher Bilder oder Eingabeaufforderungen basierend auf Benutzereingaben erleichtern.

Benutzeroberfläche erstellen

Die UI wird mit Streamlit erstellt, wobei Texteingabe, Dateieingabe für Bilder und ein Absende-Button vorhanden sind. Das Ziel ist es, die Schnittstelle intuitiv und benutzerfreundlich zu gestalten.

Anwendung testen

Sobald die App bereit ist, können wir sie ausführen und ihre Funktionen testen, indem wir Beschreibungen eingeben oder Bilder hochladen, um zu sehen, wie gut sie ähnliche Ergebnisse abrufen kann.

Fazit

Unsere fertige Anwendung zeigt beeindruckende Ergebnisse beim Auffinden relevanter Eingabeaufforderungen und Bilder und demonstriert die Integration von KI-Technologien wie CLIP und Redis. Wenn Sie mitgemacht haben, herzlichen Glückwunsch zum Bau Ihres eigenen Projekts! Ich ermutige Sie, weitere Technologien zu erkunden, vielleicht eine GPT-3-Anwendung oder den Aufbau von Tools wie Cohere – die Möglichkeiten mit KI sind grenzenlos!

Projekt-Repository

Für den vollständigen Code und weitere Details besuchen Sie unser Projekt-Repository hier.