ในฐานะวิศวกร AI ที่ทำงานด้าน RAG มาหลายปี ผมเพิ่งได้ทดลองใช้ HolySheep AI สำหรับโปรเจกต์ Multi-modal RAG และต้องบอกว่านี่คือประสบการณ์ที่น่าประทับใจมาก ในบทความนี้ผมจะแชร์การทดสอบอย่างละเอียด พร้อมโค้ดที่รันได้จริง สำหรับใครก็ตามที่สนใจนำ Multi-modal RAG ไปใช้ในงานของตัวเอง
ทำไมต้อง Multi-modal RAG?
Traditional RAG ทำงานกับข้อความได้ดี แต่ในโลกจริง ข้อมูลมีหลายรูปแบบ รูปภาพ ไดอะแกรม แผนภูมิ ตาราง ล้วนแล้วแต่มีความหมายที่ไม่สามารถแปลงเป็นข้อความได้ทั้งหมด Multi-modal RAG ช่วยให้เราค้นหาและเข้าใจข้อมูลข้ามรูปแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น ระบบ e-commerce ที่ต้องการค้นหาสินค้าจากรูปภาพ หรือเอกสารทางเทคนิคที่มีทั้งข้อความและแผนภูมิประกอบ
สถาปัตยกรรม Multi-modal RAG ที่เราทดสอบ
ระบบที่ผมทดสอบประกอบด้วย 3 ส่วนหลัก: Embedding Model สำหรับแปลงรูปภาพเป็น Vector, Text Embedding สำหรับ Query, และ Matching Engine สำหรับจับคู่ระหว่าง Query กับภาพในฐานข้อมูล โดยใช้ HolySheep AI เป็น LLM API หลัก ซึ่งมีราคาที่ประหยัดมากเมื่อเทียบกับ OpenAI
การตั้งค่า Environment และ Library
# ติดตั้ง dependencies ที่จำเป็น
pip install openai faiss-cpu sentence-transformers pillow requests numpy
สำหรับ Multi-modal capabilities
pip install transformers torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpuโค้ดตัวอย่าง: Image Retrieval System
import os
import base64
แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง