Tutorial de Redis: Crea un asistente de IA de texto a imagen con Redis Search

Introducción

En los últimos meses, los campos de modelos de texto a imagen y aplicaciones de bases de datos vectoriales han experimentado un crecimiento notable. Ambas tecnologías son increíblemente poderosas por derecho propio, pero su integración puede dar lugar a resultados aún más transformadores. Este tutorial tiene como objetivo guiarte a través del proceso de construcción de una aplicación sencilla que agiliza el descubrimiento de solicitudes e imágenes similares utilizando modelos de texto a imagen. ¡Únete a la comunidad de lablab.ai para aprender más sobre cómo aprovechar Redis durante nuestro próximo Hackathon centrado en la inteligencia artificial!

¿Qué es RediSearch?

RediSearch es un módulo para bases de datos Redis que permite a los usuarios realizar consultas e indexación de datos de manera eficiente. Su versatilidad permite diversas aplicaciones, y en este tutorial, lo utilizaremos para indexar datos y realizar búsquedas de similitud para solicitudes e imágenes utilizando similitud vectorial.

Entendiendo CLIP

CLIP (Pre-entrenamiento de Lenguaje-Imagen Contrastivo) es una red neuronal avanzada que aprende conceptos visuales a través de supervisión del lenguaje natural. Entrenado en una multitud de pares de imagen-texto, puede predecir la imagen más relevante basada en una descripción de texto dada, o viceversa. Para nuestro proyecto, aprovecharemos CLIP para descubrir solicitudes e imágenes similares basadas en descripciones introducidas por el usuario o imágenes subidas.

Iniciando el Proyecto

Configurando el Entorno

Estructuraremos la aplicación en dos componentes principales:

1. API
2. Aplicación Streamlit (UI)

Primero, comencemos con la Base de Datos Redis. Tienes la opción de usar

Redis Cloud o, para el desarrollo local, puedes ejecutar una imagen de Docker. ¡Incluso puedes comenzar a usar Redis de forma gratuita!

Adquisición de Datos

Para nuestra aplicación, aprovecharemos el conocido conjunto de datos Flickr8k, que se puede descargar fácilmente de plataformas como Kaggle.

Instalando Dependencias

Antes de sumergirnos en la codificación, es crucial configurar una estructura de archivos adecuada. Comienza creando un directorio principal del proyecto, luego inicia un entorno virtual e instala las dependencias necesarias. Puedes crear un archivo requirements.txt que contenga todas las bibliotecas requeridas.

Codificando la Aplicación

Preparación del Modelo

Comenzaremos a modelar nuestras funcionalidades de procesamiento de imágenes y creación de subtítulos en un nuevo archivo ubicado en src/model/clip.py. Importa todas las bibliotecas necesarias en la parte superior, luego define una clase para nuestro modelo. Esta clase encapsulará métodos que simplifican nuestras interacciones con CLIP, utilizando la implementación de LAION AI disponible en Hugging Face.

Funciones de Utilidad

Luego, desarrollaremos funciones de utilidad para facilitar la indexación de nuestros datos en la base de datos Redis. Define un valor constante EMBEDDING_DIM para establecer el tamaño del vector utilizado para la indexación (este tamaño corresponde a la salida del modelo CLIP).

Necesitaremos una función para incrustar nuestras descripciones y otra para indexar los datos en Redis.

Construyendo la API

Ahora centrémonos en crear la API, que se implementará en el archivo src/main.py. Estableceremos dos endpoints: uno para búsquedas basadas en imágenes y otro para búsquedas basadas en descripciones. Comienza importando las dependencias requeridas.

A continuación, inicializa tanto el modelo como el cliente de Redis, e indexa tus datos según sea necesario. Finalmente, necesitarás una función para consultar imágenes.

La API contará con dos endpoints vitales:

• Uno para procesar imágenes de entrada
• Uno para procesar descripciones de texto

Implementación de UI

El último segmento de nuestra aplicación involucra la UI, construida utilizando Streamlit. La interfaz constará de una entrada de texto, entrada de archivos para imágenes y un botón de envío.

Ahora que estamos preparados, ¡ejecutemos nuestra aplicación completamente funcional!

Conclusión

Finalmente, observemos cómo opera nuestra aplicación al ingresar una descripción o subir una imagen. ¡Los resultados generados son bastante impresionantes!

Si has llegado hasta aquí, ¡felicitaciones! Has adquirido conocimientos valiosos. No dudes en explorar tecnologías adicionales. ¿Quizás te sientas inspirado para crear una aplicación GPT-3 o mejorar tu proyecto existente? ¡Las posibilidades con la IA son ilimitadas!

Repositorio del Proyecto

Para el código fuente completo y recursos adicionales, visita el repositorio del proyecto.