Les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) ont été largement centrés sur le texte jusqu'à récemment. Cependant, les applications IA modernes exigent de plus en plus la capacité de récupérer et de raisonner simultanément sur des données visuelles et textuelles. C'est ici que le RAG multimodal entre en jeu. Bien que les bases de données vectorielles traditionnelles peinent à gérer la complexité de multiples types de données et de charges binaires volumineuses, LanceDB offre une solution de stockage en colonnes robuste, conçue spécifiquement pour les charges de travail IA.
Dans ce guide, nous explorerons comment exploiter LanceDB pour stocker et interroger efficacement des paires image-texte. Nous démontrerons comment gérer la génération d'embeddings, l'ingestion de données et la logique de récupération requise pour un système multimodal.
Pourquoi LanceDB pour les données multimodales ?
LanceDB est une base de données vectorielle open source, conviviale pour les développeurs, qui utilise le format Lance. Contrairement aux bases de données basées sur les lignes, Lance est optimisé pour l'accès aléatoire et les fichiers binaires volumineux, ce qui en fait un choix idéal pour stocker des images aux côtés de leurs embeddings vectoriels. Les principaux avantages incluent :
- Stockage sans opération (Zero-Op) : Il s'exécute de manière intégrée au sein de votre application, réduisant la complexité de l'infrastructure.
- Filtrage efficace : Il prend en charge le filtrage par métadonnées en plus de la similarité vectorielle, essentiel pour affiner les résultats de recherche par catégorie, date ou source.
- Prise en charge des objets volumineux : Il gère nativement les données binaires volumineuses (comme les images) sans dépendre de stockages blob externes dans de nombreux scénarios.
Configuration et installation
Pour commencer, vous devez installer LanceDB et un modèle d'embedding multimodal. Pour cet exemple, nous utiliserons transformers avec un modèle CLIP pour générer les embeddings.
# Installer les dépendances
pip install lancedb transformers torch pillow
Étape 1 : Génération d'embeddings multimodaux
Le fondement du RAG multimodal est l'alignement des images et du texte dans le même espace vectoriel. Nous utilisons un modèle CLIP pour générer des embeddings pour les images et les requêtes textuelles. Lors de la recherche, vous pouvez interroger avec du texte pour trouver des images pertinentes, ou inversement.
import torch
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
from PIL import Image
import base64
import numpy as np
# Charger le modèle CLIP
model_name = "openai/clip-vit-base-patch32"
processor = CLIPProcessor.from_pretrained(model_name)
model = CLIPModel.from_pretrained(model_name)
def get_image_embedding(image_path):
"""Générer un embedding pour une image."""
image = Image.open(image_path)
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
outputs = model.get_image_features(**inputs)
return outputs.cpu().numpy().flatten()
def get_text_embedding(text):
"""Générer un embedding pour une requête textuelle."""
inputs = processor(text=text, return_tensors="pt", padding=True)
with torch.no_grad():
outputs = model.get_text_features(**inputs)
return outputs.cpu().numpy().flatten()
Étape 2 : Ingestion de paires image-texte
Nous créerons une table LanceDB qui stocke les données de l'image (encodées en Base64 pour la portabilité dans cet exemple, bien que les octets bruts soient préférés pour les performances), la légende et l'embedding vectoriel.
import lancedb
import uuid
# Initialiser la base de données
db = lancedb.connect("./multimodal_db")
# Créer une table si elle n'existe pas
# Note : En production, vous pourriez stocker directement les octets de l'image ou utiliser des URI
table = db.open_table("images") if db.table_names() else db.create_table("images", mode="create")
# Données d'exemple
sample_data = [
{
"id": str(uuid.uuid4()),
"caption": "Un golden retriever jouant dans un parc",
"image_data": open("dog.jpg", "rb").read(), # Lire les octets de l'image
"vector": get_image_embedding("dog.jpg"),
},
{
"id": str(uuid.uuid4()),
"caption": "Une bibliothèque cosy avec des étagères",
"image_data": open("library.jpg", "rb").read(),
"vector": get_image_embedding("library.jpg"),
}
]
# Ajouter les données à la table
table.add(sample_data)
Étape 3 : Réalisation d'une recherche multimodale
La puissance du RAG multimodal réside dans la récupération intermodale. Un utilisateur pourrait taper « Trouve-moi des photos de chiens », et le système devrait retourner les images visuellement les plus similaires basées sur la requête textuelle.
def search_images(text_query, top_k=5):
"""Rechercher des images basées sur une requête textuelle."""
# Générer l'embedding pour la requête textuelle
query_vector = get_text_embedding(text_query)
# Effectuer une recherche vectorielle avec filtre de métadonnées
# Ici, nous recherchons simplement par similarité vectorielle
results = table.search(query_vector).limit(top_k).to_pandas()
# Décoder les données de l'image pour l'affichage (optionnel)
for idx, row in results.iterrows():
print(f"Résultat {idx} : {row['caption']}")
# Dans une application réelle, vous décoderiez row['image_data'] et l'afficheriez
# img = Image.open(io.BytesIO(row['image_data']))
return results
# Exécuter la recherche
results = search_images("mignon chien jouant dehors")
print(results[['id', 'caption', '_distance']])
Conclusion
LanceDB offre un chemin simplifié pour construire des applications RAG multimodales en simplifiant le stockage et la récupération de types de données complexes. En alignant les embeddings de texte et d'image dans un espace vectoriel partagé, les développeurs peuvent créer des expériences de recherche intuitives qui comprennent la relation entre l'apparence d'un objet et sa description. À mesure que les modèles multimodaux deviennent plus courants, des outils comme LanceDB seront essentiels pour gérer l'infrastructure de données sous-jacente.