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

Introducción a la Combinación de Modelos de Texto-a-Imágen y Base de Datos Vectorial

En los últimos meses, los avances en los modelos de texto-a-imágen y Base de Datos Vectorial han sido bastante notables. Estas tecnologías tienen el potencial de transformar nuestra interacción con los datos, especialmente cuando se integran. Este tutorial está diseñado para guiarte a través de la creación de una aplicación simple que ayuda a descubrir entradas e imágenes similares para modelos de texto-a-imágen. Te invitamos a unirte a la comunidad de lablab.ai y participar en nuestro Hackathon sobre inteligencia artificial!

Comprendiendo RediSearch

RediSearch es un módulo poderoso para consultar e indexar datos de Bases de Datos Redis. Esta herramienta se puede utilizar para diversos propósitos. En este tutorial, la aplicaremos para indexar datos y localizar entradas/imágenes similares utilizando búsqueda de similitud vectorial.

Introducción a CLIP

CLIP (Preentrenamiento Contrastivo de Lenguaje-Imágen) es una red neuronal avanzada capaz de aprender conceptos visuales mediante supervisión en lenguaje natural. Se entrena en pares de texto-imágen diversos, lo que permite a los usuarios predecir la imagen más relevante para una descripción de texto proporcionada o viceversa. Esta funcionalidad será esencial en nuestra búsqueda de entradas e imágenes similares basadas en la entrada del usuario.

Codificando la Aplicación

¡Comencemos a codificar! La aplicación consta de dos partes principales:

• API
• Aplicación Streamlit (Interfaz de Usuario)

Configurando la Base de Datos Redis

Primero, necesitamos configurar la Base de Datos Redis. Para este proyecto, utilizaré Redis Cloud, pero también es una opción usar una imagen de Docker. ¡Puedes empezar con Redis gratis!

Fuente de Datos: El Conjunto de Datos Flickr8k

Para nuestra aplicación, nos basaremos en el ampliamente utilizado conjunto de datos Flickr8k. Este conjunto de datos se puede descargar convenientemente de plataformas en línea como Kaggle.

Instalando Dependencias

Para iniciar nuestro proyecto, necesitamos establecer una estructura de archivos adecuada. Vamos a crear un directorio principal y configurar un entorno virtual. A continuación, prepararemos un archivo requirements.txt para incluir todas las dependencias necesarias.

Descripción de la Estructura de Archivos

A continuación se muestra cómo lucirá nuestra estructura de carpetas:

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

Preparando el Modelo

Comienza creando el modelo para procesamiento de fotos y subtítulos en el archivo src/model/clip.py. Primero, importa las dependencias necesarias y prepara una clase para el modelo, implementando métodos que simplifiquen sus funcionalidades. Utilizaremos la implementación de CLIP de LAION AI, disponible en Hugging Face.

Funciones Utils para Redis

A continuación, definiremos las funciones de utilidad necesarias para indexar datos en Redis. Importa las dependencias requeridas y establece una constante llamada EMBEDDING_DIM para definir el tamaño del vector utilizado para la indexación. Además, crea una función para incrustar nuestras descripciones y otra para indexar nuestros datos en la base de datos Redis.

Construyendo la API

Procediendo con la implementación de la API en el archivo src/main.py, necesitamos desarrollar dos puntos finales:

• Uno para búsquedas basadas en imágenes
• Uno para búsquedas basadas en descripciones

Esto implica inicializar el modelo y el cliente Redis e indexar nuestros datos en consecuencia. Una característica esencial incluirá una función para consultar imágenes.

Interfaz de Usuario con Streamlit

El componente final de nuestra aplicación es la UI, que crearemos usando Streamlit. La interfaz simple consistirá en:

• Entrada de texto
• Entrada de archivo (para imágenes)
• Botón de enviar

Una vez que estos componentes estén en su lugar, ¡estamos listos para ejecutar nuestra aplicación!

Conclusión

Después de ejecutar la aplicación, puedes probar su funcionalidad ingresando una descripción o cargando una imagen. ¡Los resultados son bastante impresionantes! Si has seguido el tutorial, ¡felicitaciones por haber llegado hasta aquí! Esperamos que hayas aprendido mucho y te animamos a explorar tecnologías futuras, quizás construyendo una aplicación GPT-3 o mejorando tu proyecto con capacidades de IA!

Repositorio del Proyecto

Para el repositorio completo del proyecto, visita nuestra página de GitHub y comienza tu viaje con Redis y la indexación de datos!