Le paysage de la Génération Augmentée par Récupération (RAG) évolue rapidement. Alors que les systèmes RAG traditionnels se concentraient principalement sur le texte non structuré, les applications modernes exigent la capacité de traiter et de récupérer des informations à partir d'images, d'audio et de vidéo. C'est là que le framework Haystack excelle. En tant que framework open source d'orchestration de LLM, Haystack offre une architecture modulaire qui facilite exceptionnellement la construction d'agents IA complexes et multimodaux.
Dans cet article, nous explorerons comment étendre les pipelines RAG basés sur le texte standard pour inclure le traitement de la vision et de l'audio, permettant ainsi à vos agents IA de « voir » et d'« entendre » leurs sources de données.
Pourquoi le RAG multimodal ?
Les données d'entreprise ne sont rarement que du texte. Pensez à :
- Catalogues de produits : Images des articles, descriptions et avis clients (texte + audio).
- Archives de réunions : Enregistrements audio, présentations (images) et transcriptions.
- Tickets de support : Pièces jointes sous forme de captures d'écran, journaux de chat et mémos vocaux.
En intégrant des embeddings multimodaux, vous permettez au système RAG de récupérer du contenu pertinent basé sur la similarité sémantique à travers différents types de médias. Par exemple, un utilisateur pourrait demander : « Montrez-moi des exemples de vestes en cuir rouge », et le système devrait récupérer des images pertinentes, et non seulement des descriptions textuelles.
Composants clés dans Haystack
La puissance de Haystack réside dans son approche basée sur les composants. Pour un pipeline multimodal, vous avez généralement besoin de :
- Convertisseurs de documents : Pour extraire le texte, les images ou l'audio des fichiers bruts.
- Encodeurs (Embedders) : Pour convertir ces documents multimodaux en représentations vectorielles.
- Stockages vectoriels : Pour stocker et interroger ces embeddings.
- Récupérateur et Générateur : Pour récupérer les documents pertinents et générer des réponses.
Construction d'un pipeline multimodal : Exemple de code
Regardons un exemple simplifié de configuration d'un pipeline qui gère à la fois des documents texte et image. Nous utiliserons des embeddings CLIP, conçus pour mapper images et texte dans un espace d'embedding partagé.
from haystack import Pipeline
from haystack.components.embedders import CLIPTextImageEmbedder
from haystack.document_stores.in_memory import InMemoryDocumentStore
from haystack.components.retrievers import InMemoryEmbeddingRetriever
from haystack.components.generators import OpenAIGenerator
from haystack.components.rag import DocumentRetriever
# Initialisation de l'encodeur multimodal
# Note : En pratique, vous configurerez ici le nom du modèle et l'appareil.
multimodal_embedder = CLIPTextImageEmbedder(
model="openai/clip-vit-base-patch32"
)
# Initialisation du stockage de documents en mémoire
doc_store = InMemoryDocumentStore(
embedding_dim=512,
similarity="cosine"
)
# Initialisation du récupérateur
retriever = InMemoryEmbeddingRetriever(document_store=doc_store)
# Initialisation du générateur
generator = OpenAIGenerator(model="gpt-4")
# Construction du pipeline
rag_pipeline = Pipeline()
rag_pipeline.add_component("embedder", multimodal_embedder)
rag_pipeline.add_component("retriever", retriever)
rag_pipeline.add_component("generator", generator)
# Connexion des composants
rag_pipeline.connect("embedder", "retriever")
rag_pipeline.connect("retriever", "generator")
# Exemple de requête
query = "Quelles sont les fonctionnalités clés de ce produit sur l'image ?"
# Note : Une implémentation réelle gérerait l'encodage de la requête séparément
# et s'assurerait que les documents récupérés incluent les métadonnées d'image pertinentes.
result = rag_pipeline.run({"generator": {"query": query}})
print(result)
Considérations pratiques
- Espace d'embedding partagé : Tous les modèles d'embedding ne supportent pas la multimodalité. Des modèles comme CLIP, BLIP-2 ou SigLIP sont essentiels pour aligner les embeddings de texte et d'image dans le même espace vectoriel.
- Gestion des métadonnées : Assurez-vous que vos documents portent des métadonnées indiquant leur type (par exemple,
"media_type": "image"). Cela aide le générateur à comprendre le contexte du contenu récupéré. - Performance : Les embeddings multimodaux peuvent être coûteux en calcul. Envisagez d'utiliser des embeddings précalculés pour les documents statiques et de n'encoder que les requêtes des utilisateurs en temps réel.
- Traitement de l'audio : Pour l'audio, vous pouvez utiliser Whisper pour transcrire l'audio en texte d'abord, puis encoder le texte. Alternativement, explorez des modèles d'embedding spécifiques à l'audio si une recherche sémantique directe sur l'audio est requise.
Conclusion
Haystack fournit une base robuste et flexible pour la construction d'agents IA multimodaux. En exploitant sa conception modulaire, vous pouvez intégrer sans effort le traitement de la vision et de l'audio dans vos pipelines RAG. Cette capacité ouvre de nouvelles possibilités pour les applications qui nécessitent une compréhension plus profonde et nuancée de divers types de données.
À mesure que les modèles multimodaux continuent de s'améliorer, le rôle de frameworks comme Haystack devient encore plus crucial dans l'orchestration de ces flux de travail complexes. Commencez à expérimenter avec des embeddings basés sur CLIP dès aujourd'hui pour faire entrer vos systèmes RAG dans l'ère multimodale.