Tutorial de Redis: Creando un Asistente de IA de Texto a Imagen con Redis Search

Introducción

En los últimos meses, tanto el mercado de modelos de texto a imagen como el de bases de datos vectoriales han crecido significativamente. Estas dos tecnologías son poderosas por sí solas, pero cuando se combinan, ¡pueden ofrecer resultados aún mayores! En este tutorial, te guiaré a través de la construcción de una aplicación simple que ayuda a encontrar solicitudes e imágenes similares para modelos de texto a imagen. ¡Únete a la comunidad de lablab.ai para aprender más sobre cómo aprovechar Redis durante nuestro próximo Hackathon en inteligencia artificial!

¿Qué es RediSearch?

RediSearch es un potente módulo de base de datos Redis que permite consultar e indexar datos. En este tutorial, utilizaremos RediSearch para indexar datos y habilitar búsquedas de similitud vectorial para encontrar solicitudes e imágenes similares.

Entendiendo CLIP

CLIP, o entrenamiento previo contrastivo de lenguaje-imagen, es una red neuronal entrenada mediante supervisión en lenguaje natural. Aprende conceptos visuales de pares de imágenes y texto. CLIP es capaz de predecir la imagen más relevante para una descripción de texto dada o viceversa, lo que lo hace esencial para nuestra aplicación en la búsqueda de solicitudes e imágenes similares.

Estructura de la Aplicación

Nuestra aplicación constará de dos componentes principales:

1. API
2. Aplicación Streamlit (UI)

Configurando la Base de Datos Redis

Primero, necesitamos configurar la base de datos Redis. Puedes usar Redis Cloud o simplemente una imagen de Docker para el desarrollo local. Comenzar con Redis es gratis y ofrece amplias oportunidades de aprendizaje.

Fuentes de Datos

Para este proyecto, utilizaremos el popular conjunto de datos Flickr8k. Este conjunto de datos está ampliamente disponible para su descarga en plataformas como Kaggle.

Instalando Dependencias

Para iniciar nuestro proyecto, necesitamos establecer una estructura de archivos adecuada. Aquí te mostramos cómo hacerlo:

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

Crea un archivo 'requirements.txt' para listar todas las dependencias necesarias para nuestra aplicación. Esto incluirá bibliotecas como streamlit, redis, y más.

pip install -r requirements.txt

Preparación del Modelo

Comenzaremos preparando nuestro modelo para procesar imágenes y subtítulos. Esto se implementará en el archivo src/model/clip.py. Importaremos las dependencias necesarias y crearemos una clase para nuestro modelo, incorporando métodos para facilitar su funcionalidad.

Funciones de Utilidad

A continuación, desarrollaremos funciones de utilidad para indexar nuestros datos en Redis. En esta fase, importaremos las dependencias requeridas y definiremos un valor constante, EMBEDDING_DIM, para especificar el tamaño de los vectores utilizados para indexar datos.

Desarrollo de la API

Implementaremos la API en el archivo src/main.py para crear dos puntos finales: uno para búsqueda basada en imágenes y otro para búsqueda basada en descripciones. La API facilitará la consulta de imágenes o solicitudes similares basadas en las entradas del usuario.

Construyendo la Interfaz de Usuario

La UI se creará usando Streamlit, presentando entrada de texto, entrada de archivo para imágenes y un botón de envío. El objetivo es hacer que la interfaz sea intuitiva y fácil de usar.

Probando la Aplicación

Una vez que la aplicación esté lista, podemos ejecutarla y probar sus funcionalidades ingresando descripciones o subiendo imágenes para ver qué tan bien realiza en la obtención de resultados similares.

Conclusión

Nuestra aplicación finalizada demuestra resultados impresionantes en la búsqueda de solicitudes e imágenes relevantes, mostrando la integración de tecnologías de IA como CLIP y Redis. Si has seguido el tutorial, ¡felicitaciones por construir tu propio proyecto! Te animo a explorar más tecnologías, quizás una aplicación GPT-3 o construir sobre herramientas como Cohere: ¡las posibilidades con la IA son ilimitadas!

Repositorio del Proyecto

Para el código completo y más detalles, visita nuestro repositorio del proyecto aquí.