Tutoriel Redis : Création d'un Assistant IA Texte-à-Image avec Redis Search

Introduction à la combinaison des modèles de texte à image et de base de données vectorielle

Au cours des derniers mois, les progrès réalisés dans les modèles de texte à image et de base de données vectorielle ont été remarquables. Ces technologies ont le potentiel de transformer notre interaction avec les données, en particulier lorsqu'elles sont intégrées ensemble. Ce tutoriel est conçu pour vous guider dans la création d'une application simple qui aide à découvrir des invites et des images similaires pour les modèles de texte à image. Nous vous invitons à rejoindre la communauté lablab.ai et à participer à notre Hackathon sur l'intelligence artificielle !

Comprendre RediSearch

RediSearch est un puissant module pour interroger et indexer des données à partir de bases de données Redis. Cet outil peut être utilisé à diverses fins. Dans ce tutoriel, nous l'appliquerons pour indexer des données et localiser des invites/images similaires en utilisant la recherche de similarité vectorielle.

Introduction à CLIP

CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) est un réseau de neurones avancé capable d'apprendre des concepts visuels à partir de la supervision en langage naturel. Il est entraîné sur des paires d'images et de textes variées, ce qui permet aux utilisateurs de prédire l'image la plus pertinente pour une description textuelle donnée ou vice versa. Cette fonctionnalité sera essentielle dans notre quête d'invites et d'images similaires en fonction des entrées de l'utilisateur.

Codage de l'application

Commençons à coder ! L'application se compose de deux parties principales :

• API
• Application Streamlit (Interface Utilisateur)

Configuration de la base de données Redis

Tout d'abord, nous devons configurer la base de données Redis. Pour ce projet, j'utiliserai Redis Cloud, mais l'utilisation d'une image Docker est également une option. Vous pouvez commencer avec Redis gratuitement !

Source de données : Le jeu de données Flickr8k

Pour notre application, nous nous appuierons sur le jeu de données Flickr8k largement utilisé. Ce jeu de données peut être téléchargé facilement à partir de plateformes en ligne comme Kaggle.

Installation des dépendances

Pour commencer notre projet, nous devons établir une structure de fichiers appropriée. Créons un répertoire principal et configurons un environnement virtuel. Ensuite, nous préparerons un fichier requirements.txt pour inclure toutes les dépendances nécessaires.

Aperçu de la structure des fichiers

Voici à quoi ressemblera notre structure de dossiers :

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

Préparation du modèle

Commencez par créer le modèle pour le traitement des photos et des légendes dans le fichier src/model/clip.py. Tout d'abord, importez les dépendances nécessaires et préparez une classe pour le modèle, en mettant en œuvre des méthodes qui simplifient ses fonctionnalités. Nous utiliserons l'implémentation de CLIP de LAION AI, disponible sur Hugging Face.

Fonctions utilitaires pour Redis

Ensuite, nous définirons des fonctions utilitaires nécessaires pour indexer des données dans Redis. Importez les dépendances requises et établissez une constante appelée EMBEDDING_DIM pour définir la taille des vecteurs utilisés pour l'indexation. De plus, créez une fonction pour intégrer nos descriptions et une autre pour indexer nos données dans la base de données Redis.

Construction de l'API

Pour continuer avec la mise en œuvre de l'API dans le fichier src/main.py, nous devons développer deux points de terminaison :

• Un pour les recherches basées sur des images
• Un pour les recherches basées sur des descriptions

Cela implique d'initialiser le modèle et le client Redis et d'indexer nos données en conséquence. Une fonctionnalité essentielle inclura une fonction pour interroger des images.

Interface utilisateur avec Streamlit

Le dernier composant de notre application est l'IU, que nous créerons en utilisant Streamlit. L'interface simple se composera de :

• Entrée de texte
• Entrée de fichier (pour les images)
• Bouton de soumission

Une fois ces composants en place, nous sommes prêts à exécuter notre application !

Conclusion

Après avoir exécuté l'application, vous pouvez tester sa fonctionnalité en entrant une description ou en téléchargeant une image. Les résultats sont plutôt impressionnants ! Si vous avez suivi tout cela, félicitations d'être arrivé à ce point ! Nous espérons que vous avez beaucoup appris et vous encourageons à explorer d'autres technologies, peut-être en construisant une application GPT-3 ou en améliorant votre projet avec des capacités d'IA !

Dépôt du projet

Pour le dépôt complet du projet, veuillez visiter notre page GitHub et commencer votre voyage avec Redis et l'indexation de données !