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

Einführung in die Kombination von Text-zu-Bild- und Vektordatenbankmodellen

In den letzten Monaten waren die Fortschritte bei Text-zu-Bild und Vektordatenbank Modellen äußerst bemerkenswert. Diese Technologien haben das Potenzial, unsere Interaktion mit Daten zu transformieren, insbesondere wenn sie zusammen integriert werden. Dieses Tutorial soll Sie durch die Erstellung einer einfachen Anwendung führen, die dabei hilft, ähnliche Eingabeaufforderungen und Bilder für Text-zu-Bild-Modelle zu entdecken. Wir laden Sie ein, der lablab.ai Community beizutreten und an unserem Hackathon zur künstlichen Intelligenz teilzunehmen!

Verstehen von RediSearch

RediSearch ist ein leistungsstarkes Modul zur Abfrage und Indizierung von Daten aus Redis-Datenbanken. Dieses Tool kann für verschiedene Zwecke genutzt werden. In diesem Tutorial werden wir es zur Indizierung von Daten und zur Auffindung ähnlicher Eingabeaufforderungen/Bilder mithilfe der Vektorsuche verwenden.

Einführung in CLIP

CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) ist ein fortgeschrittenes neuronales Netzwerk, das in der Lage ist, visuelle Konzepte aus natürlicher Sprachüberwachung zu lernen. Es wird mit verschiedenen Bild-Text-Paaren trainiert, sodass Benutzer das relevanteste Bild für eine gegebene Textbeschreibung vorhersagen können und umgekehrt. Diese Funktionalität wird entscheidend sein in unserem Streben nach ähnlichen Eingabeaufforderungen und Bildern basierend auf Benutzereingaben.

Coden der Anwendung

Lasst uns mit dem Coden beginnen! Die Anwendung besteht aus zwei Hauptteilen:

• API
• Streamlit-Anwendung (Benutzerschnittstelle)

Einrichten der Redis-Datenbank

Zuerst müssen wir die Redis-Datenbank einrichten. Für dieses Projekt werde ich Redis Cloud nutzen, aber die Verwendung eines Docker-Images ist ebenfalls eine Option. Sie können kostenlos mit Redis beginnen!

Datenquelle: Das Flickr8k-Dataset

Für unsere Anwendung werden wir uns auf das weit verbreitete Flickr8k-Dataset verlassen. Dieses Dataset kann bequem von Online-Plattformen wie Kaggle heruntergeladen werden.

Installieren der Abhängigkeiten

Um unser Projekt zu starten, müssen wir eine geeignete Verzeichnisstruktur festlegen. Lassen Sie uns ein Hauptverzeichnis erstellen und eine virtuelle Umgebung einrichten. Als nächstes werden wir eine requirements.txt Datei vorbereiten, um alle notwendigen Abhängigkeiten aufzunehmen.

Übersicht über die Verzeichnisstruktur

So wird unsere Ordnerstruktur aussehen:

.
├── src
│   ├── model
│   │   └── clip.py
│   ├── utils
│   └── main.py
└── requirements.txt

Vorbereitung des Modells

Beginnen Sie mit der Erstellung des Modells zur Fotobearbeitung und zur Erstellung von Beschriftungen in der Datei src/model/clip.py. Zuerst importieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten und bereiten eine Klasse für das Modell vor, die Methoden implementiert, die seine Funktionen vereinfachen. Wir werden die Implementierung von CLIP durch LAION AI verwenden, die auf Hugging Face verfügbar ist.

Hilfsfunktionen für Redis

N als nächstes definieren wir die Hilfsfunktionen, die für die Indizierung von Daten in Redis erforderlich sind. Importieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten und richten Sie eine Konstante namens EMBEDDING_DIM ein, um die Vektorgröße für die Indizierung zu definieren. Außerdem erstellen wir eine Funktion zum Einbetten unserer Beschreibungen und eine weitere, um unsere Daten in der Redis-Datenbank zu indizieren.

Erstellen der API

Wenn wir mit der Implementierung der API in der Datei src/main.py fortfahren, müssen wir zwei Endpunkte entwickeln:

• Einen für bildbasierte Suchen
• Einen für beschreibungsbasierte Suchen

Dabei werden das Modell und der Redis-Client initialisiert und unsere Daten entsprechend indiziert. Ein wichtiges Feature wird eine Funktion zur Abfrage von Bildern umfassen.

Benutzerschnittstelle mit Streamlit

Die letzte Komponente unserer Anwendung ist die UI, die wir mit Streamlit erstellen werden. Die einfache Benutzeroberfläche wird aus folgenden Komponenten bestehen:

• Texteingabe
• Dateieingabe (für Bilder)
• Absenden-Button

Sobald diese Komponenten vorhanden sind, sind wir bereit, unsere Anwendung auszuführen!

Fazit

Nach dem Ausführen der Anwendung können Sie ihre Funktionalität testen, indem Sie eine Beschreibung eingeben oder ein Bild hochladen. Die Ergebnisse sind ziemlich beeindruckend! Wenn Sie bis hierher gefolgt sind, herzlichen Glückwunsch zu diesem Punkt! Wir hoffen, Sie haben viel gelernt und ermutigen Sie, weitere Technologien zu erkunden, vielleicht eine GPT-3-Anwendung zu erstellen oder Ihr Projekt mit KI-Funktionen zu verbessern!

Projekt-Repository

Für das vollständige Projekt-Repository besuchen Sie bitte unsere GitHub-Seite und beginnen Sie Ihre Reise mit Redis und Datenindizierung!