LlamaIndex برای برنامههای چندوجهی (Multimodal AI) پاسخی به این واقعیت است که دادههای دنیای واقعی فقط متنی نیستند. تصاویر، نمودارها، اسناد اسکنشده و فایلهای ترکیبی نقش مهمی در انتقال اطلاعات دارند و سیستمهای مبتنی بر LLM که صرفا متن را پردازش میکنند، در مواجهه با این نوع دادهها دچار محدودیت میشوند. رویکرد چندرسانهای تلاش میکند متن و تصویر را در یک جریان واحد تحلیل کند و LlamaIndex بهعنوان یک لایه دادهمحور، امکان مدیریت و سازماندهی این نوع ورودیها را برای استفاده در کنار مدلهای زبانی فراهم میکند.
در این مقاله بررسی میکنیم که LlamaIndex چگونه از برنامههای چندرسانهای پشتیبانی میکند و چه ابزارهایی برای کار با متن و تصویر در اختیار توسعهدهنده قرار میدهد. ابتدا مفهوم multimodal در LlamaIndex و مدلهای چندرسانهای را توضیح میدهیم، سپس با مثالهای عملی، نحوهی ارسال متن و تصویر، ساخت pipelineهای Multimodal RAG و پردازش اسناد ترکیبی را بررسی میکنیم تا دید روشنی از کاربرد LlamaIndex در طراحی سیستمهای چندرسانهای به دست آید.
LlamaIndex چیست و چرا برای برنامههای چندرسانهای اهمیت دارد؟
LlamaIndex یک فریمورک دادهمحور برای ساخت برنامههای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ است که تمرکز اصلی آن روی آمادهسازی داده، ایندکسگذاری و بازیابی context قبل از ارسال به LLM قرار دارد. برخلاف استفاده مستقیم از API مدلها که در آن دادهها معمولا بهصورت خام و بدون ساختار به مدل داده میشوند، LlamaIndex کمک میکند اطلاعات به شکلی سازمانیافته و هدفمند در اختیار مدل قرار بگیرد.
اهمیت این رویکرد زمانی بیشتر مشخص میشود که دادهها فقط متن نباشند. در برنامههای چندرسانهای، ممکن است همزمان با متن، تصویر، جدول یا حتی فایلهای اسکنشده سروکار داشته باشیم. در چنین شرایطی، مسئله اصلی فقط «ارسال داده به مدل» نیست، بلکه مدیریت زمینه و ارتباط بین انواع مختلف داده اهمیت پیدا میکند. LlamaIndex دقیقا در این لایه وارد عمل میشود و بهعنوان یک واسط بین دادهها و مدلها عمل میکند.
تفاوت LlamaIndex با استفاده مستقیم از LLM
برای درک بهتر نقش LlamaIndex، مقایسهی آن با استفاده مستقیم از یک LLM مفید است:
- در استفاده مستقیم از LLM:
- دادهها معمولا بهصورت prompt ارسال میشوند
- مدیریت context بر عهدهی توسعهدهنده است
- افزودن retrieval یا دادههای چندرسانهای بهسرعت پیچیده میشود
- در استفاده از LlamaIndex:
- دادهها ابتدا ایندکس و ساختاریافته میشوند
- retrieval بهصورت سیستماتیک انجام میشود
- مدل پاسخ را بر اساس context دقیقتری تولید میکند
این تفاوت برای برنامههای multimodal بسیار حیاتی است؛ زیرا ترکیب متن و تصویر بدون یک لایهی مدیریت داده، بهسادگی به کدهای پراکنده و غیرقابل نگهداری منجر میشود.
LlamaIndex در یک نگاه: جریان داده
بهصورت ساده، جریان داده در LlamaIndex به این شکل است:
۱. داده خام (متن، تصویر، یا ترکیبی از هر دو) وارد سیستم میشود
۲. دادهها به Node یا Document تبدیل میشوند
۳. ایندکس ساخته میشود
۴. در زمان پرسش، اطلاعات مرتبط بازیابی میشوند
۵. context نهایی به مدل داده میشود
این الگو پایهی تمام کاربردهای LlamaIndex است؛ چه در سیستمهای متنی و چه در برنامههای چندرسانهای.
مثال ساده (متنمحور برای درک پایه)
قبل از ورود به multimodal، یک مثال بسیار ساده متنی کمک میکند نقش LlamaIndex را بهتر ببینیم:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader # بارگذاری دادههای متنی documents = SimpleDirectoryReader(“data”).load_data() # ساخت ایندکس index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) # ایجاد query engine query_engine = index.as_query_engine() # پرسش response = query_engine.query(“موضوع اصلی این اسناد چیست؟”) print(response) |
در این مثال:
- دادهها ابتدا خوانده میشوند
- ایندکس ساخته میشود
- پرسش بر اساس دادههای ایندکسشده پاسخ داده میشود
همین الگو در برنامههای چندرسانهای نیز حفظ میشود؛ با این تفاوت که نوع دادهها فراتر از متن خواهد بود.
چرا این معماری برای Multimodal حیاتی است؟
در برنامههای چندرسانهای، دادهها:
- حجیمتر هستند
- ناهمگوناند (text + image)
- و معمولا به context دقیقتری نیاز دارند
LlamaIndex با جدا کردن مسئولیتها یعنی داده، retrieval و مدل، این امکان را میدهد که multimodality بهجای یک ویژگی شکننده، به بخشی پایدار از معماری سیستم تبدیل شود. به همین دلیل است که LlamaIndex برای طراحی برنامههای چندرسانهای، نقش زیرساختی پیدا میکند، نه صرفا یک ابزار کمکی.
Multimodal AI در LlamaIndex به چه معناست؟ (متن + تصویر)
در LlamaIndex، مفهوم Multimodal AI به توانایی کار با بیش از یک نوع داده ورودی، بهویژه متن و تصویر، در یک pipeline واحد اشاره دارد. برخلاف سیستمهای صرفا متنی که تصویر را یا نادیده میگیرند یا مجبورند آن را بهصورت دستی به متن تبدیل کنند، LlamaIndex امکان میدهد تصویر بهعنوان بخشی از زمینه مسئله در نظر گرفته شود و مستقیما وارد فرایند پرسش و پاسخ شود.
نکته مهم این است که LlamaIndex خودش «درک تصویر» انجام نمیدهد. این وظیفه بر عهدهی Vision-Language Models است. LlamaIndex نقش لایهی میانی را بازی میکند که:
- دادههای متنی و تصویری را سازماندهی میکند
- آنها را در قالب مناسب به مدل میدهد
- و خروجی را در یک جریان قابل توسعه مدیریت میکند
انواع دادههای Multimodal در LlamaIndex
در سادهترین حالت، LlamaIndex با دو نوع دادهی اصلی سروکار دارد:
- Document: برای دادههای متنی (متن ساده، خروجی PDF، توضیحات)
- ImageDocument: برای دادههای تصویری (عکس، نمودار، اسکرینشات)
این تفکیک باعث میشود سیستم بداند با چه نوع دادهای سروکار دارد و آن را به مدل مناسب ارسال کند.
تعریف یک ImageDocument
برای کار با تصویر در LlamaIndex، ابتدا باید تصویر را در قالب ImageDocument تعریف کنیم. این شی میتواند به یک فایل محلی یا یک URL اشاره کند.
|
1 2 3 4 5 |
from llama_index.schema import ImageDocument image_doc = ImageDocument( image_path=“example.jpg” ) |
در این مرحله:
- LlamaIndex هنوز تصویر را تحلیل نمیکند
- فقط تصویر را بهعنوان یک دادهی ساختیافته ثبت میکند
تحلیل واقعی تصویر زمانی انجام میشود که این داده به یک مدل multimodal ارسال شود.
ارسال متن و تصویر بهصورت همزمان
در مثالهای رسمی LlamaIndex، تعامل multimodal معمولا با استفاده از یک Multi-Modal LLM انجام میشود. در نمونه زیر، متن و تصویر همزمان به مدل داده میشوند:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
from llama_index.multi_modal_llms import OpenAIMultiModal mm_llm = OpenAIMultiModal( model=“gpt-4-vision-preview”, max_new_tokens=300 ) response = mm_llm.complete( prompt=“در این تصویر چه چیزی نمایش داده شده است؟”, image_documents=[image_doc] ) print(response) |
در این مثال:
- prompt شامل سوال متنی است
- image_documents شامل لیست تصاویر مرتبط است
- مدل پاسخ را بر اساس هر دو ورودی تولید میکند
این الگو پایهی تمام تعاملات multimodal در LlamaIndex است.
تفاوت این رویکرد با تبدیل تصویر به متن
یک راه ساده اما محدود برای کار با تصویر، تبدیل آن به متن (مثلا caption) و سپس ارسال متن به LLM است. اما LlamaIndex با استفاده از مدلهای multimodal این محدودیت را کاهش میدهد:
- مدل تصویر را مستقیما تحلیل میکند
- جزئیات بصری از بین نمیروند
- context دقیقتری شکل میگیرد
به همین دلیل، LlamaIndex ترجیح میدهد تصویر بهعنوان یک دادهی مستقل در pipeline باقی بماند، نه اینکه در همان ابتدای کار به متن تقلیل داده شود.
مثال فنی: پرسش دقیقتر روی تصویر
میتوان prompt را دقیقتر کرد تا مدل تحلیل عمیقتری ارائه دهد:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
response = mm_llm.complete( prompt=( “این تصویر را تحلیل کن و اگر نمودار است، “ “محورهای آن و روند کلی دادهها را توضیح بده.” ), image_documents=[image_doc] ) print(response) |
در این حالت:
- مدل فقط توصیف سطحی نمیدهد
- بلکه تصویر را در context سوال تحلیل میکند
این نوع تعامل پایهی سناریوهایی مثل تحلیل نمودارها، اسناد تصویری و اسکرینشاتها است.
مدلهای چندرسانهای (Multi-Modal Models) در LlamaIndex
LlamaIndex خودش مدل زبانی یا vision ارائه نمیدهد، بلکه بهعنوان یک لایهی اتصال عمل میکند که امکان استفاده از مدلهای چندرسانهای (Vision-Language Models) را در قالب یک pipeline ساختاریافته فراهم میکند. این مدلها قادرند ورودیهای متنی و تصویری را بهصورت همزمان پردازش کنند و پاسخهایی تولید کنند که مبتنی بر هر دو نوع داده باشند.
در معماری LlamaIndex، مدل چندرسانهای در انتهای pipeline قرار میگیرد؛ یعنی پس از آنکه دادهها آمادهسازی، ایندکس و در صورت نیاز بازیابی شدند. این تفکیک باعث میشود بتوان بدون تغییر در منطق داده، مدل مورد استفاده را عوض کرد یا ارتقا داد.
نقش Multi-Modal LLM در Pipeline
در یک pipeline چندرسانهای، مسئولیتها بهصورت زیر تفکیک میشوند:
- LlamaIndex
- مدیریت دادهها
- ساخت context
- بازیابی اطلاعات مرتبط
- Multi-Modal LLM
- تحلیل متن
- تحلیل تصویر
- ترکیب هر دو برای تولید پاسخ
این جداسازی باعث میشود multimodality بهجای یک ویژگی خاص مدل، به بخشی از معماری سیستم تبدیل شود.
استفاده از OpenAIMultiModal در LlamaIndex
یکی از کلاسهایی که LlamaIndex برای کار با مدلهای چندرسانهای ارائه میدهد، OpenAIMultiModal است. این کلاس به شما اجازه میدهد متن و تصویر را بهصورت همزمان به یک مدل vision-language ارسال کنید.
نمونه پیکربندی پایه:
|
1 2 3 4 5 6 7 |
from llama_index.multi_modal_llms import OpenAIMultiModal mm_llm = OpenAIMultiModal( model=“gpt-4-vision-preview”, max_new_tokens=300, temperature=0 ) |
در این تنظیمات:
model مدل چندرسانهای مورد استفاده را مشخص میکند
max_new_tokens طول پاسخ را کنترل میکند
temperature میزان خلاقیت پاسخ را تعیین میکند
ارسال چند تصویر به مدل
LlamaIndex امکان ارسال بیش از یک تصویر را نیز فراهم میکند. این قابلیت در سناریوهایی مثل مقایسه تصاویر یا تحلیل مجموعهای از نمودارها کاربرد دارد.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
from llama_index.schema import ImageDocument image_docs = [ ImageDocument(image_path=“chart1.jpg”), ImageDocument(image_path=“chart2.jpg”) ] response = mm_llm.complete( prompt=“این دو نمودار را مقایسه کن و تفاوت روند آنها را توضیح بده.”, image_documents=image_docs ) print(response) |
در این مثال، مدل تصویرها را در کنار هم تحلیل میکند و پاسخ را بر اساس مقایسه آنها تولید میکند.
تفاوت مدلهای متنی و چندرسانهای در LlamaIndex
یکی از اشتباهات رایج این است که انتظار داشته باشیم یک مدل متنی بتواند جای مدل چندرسانهای را بگیرد. تفاوتها بهصورت خلاصه:
- مدل متنی
- فقط متن را پردازش میکند
- تصویر باید از قبل به متن تبدیل شود
- جزئیات بصری ممکن است از بین برود
- مدل چندرسانهای
- تصویر را مستقیما تحلیل میکند
- متن و تصویر را در یک زمینه واحد میبیند
- برای تحلیل نمودار، اسکرینشات و اسناد تصویری مناسبتر است
به همین دلیل، LlamaIndex برای سناریوهای multimodal استفاده از مدلهای vision-language را توصیه میکند.
کنترل رفتار مدل با Prompt
کیفیت خروجی مدلهای چندرسانهای بهشدت به prompt وابسته است. LlamaIndex به شما اجازه میدهد promptهای دقیق و task-oriented تعریف کنید.
مثال:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
response = mm_llm.complete( prompt=( “این تصویر را بررسی کن و فقط اطلاعاتی را بگو “ “که به عملکرد سیستم در نمودار مربوط است. “ “از حدس زدن خودداری کن.” ), image_documents=[image_doc] ) print(response) |
در این حالت:
- مدل به تحلیل هدفمند هدایت میشود
- پاسخها دقیقتر و قابل اتکاتر میشوند
چرا شناخت مدلها قبل از RAG مهم است؟
قبل از ورود به Multimodal RAG، باید بدانیم:
- مدل چگونه متن و تصویر را تفسیر میکند
- محدودیتهای مدل چیست
- چه نوع promptهایی بهترین نتیجه را میدهند
در RAG چندرسانهای، همین مدلها در انتهای pipeline قرار میگیرند و کیفیت کل سیستم به رفتار آنها وابسته است.
مثال عملی: پرسش و پاسخ چندرسانهای (Text + Image QA) با LlamaIndex
تا اینجا دیدیم که LlamaIndex چگونه دادههای متنی و تصویری را مدیریت میکند و چطور میتوان آنها را به یک مدل چندرسانهای متصل کرد. در این بخش، یک مثال کامل و قابل اجرا از پرسش و پاسخ چندرسانهای پیادهسازی میکنیم تا جریان end-to-end سیستم کاملا شفاف شود.
سناریوی ما ساده ولی واقعی است:
- یک تصویر داریم (مثلا نمودار، اسکرینشات یا عکس یک سند)
- کاربر یک سوال متنی درباره آن تصویر میپرسد
- مدل با در نظر گرفتن متن و تصویر پاسخ میدهد
این دقیقا همان الگوی پایهای است که بعدا در Multimodal RAG هم استفاده میشود.
مرحله ۱: آمادهسازی مدل چندرسانهای
ابتدا یک مدل multimodal را از طریق LlamaIndex پیکربندی میکنیم. در این مثال از OpenAIMultiModal استفاده شده است.
|
1 2 3 4 5 6 7 |
from llama_index.multi_modal_llms import OpenAIMultiModal mm_llm = OpenAIMultiModal( model=“gpt-4-vision-preview”, max_new_tokens=300, temperature=0 ) |
در اینجا:
- مدل انتخابشده توانایی تحلیل تصویر و متن را دارد
- temperature=0 باعث میشود پاسخها تحلیلیتر و کمنوسانتر باشند
مرحله ۲: تعریف داده تصویری
حالا تصویر موردنظر را بهصورت یک ImageDocument تعریف میکنیم. این تصویر میتواند یک نمودار، اسکرینشات یا عکس باشد.
|
1 2 3 4 5 |
from llama_index.schema import ImageDocument image_doc = ImageDocument( image_path=“sample_chart.jpg” ) |
در این مرحله:
- LlamaIndex فقط تصویر را ثبت میکند
- هیچ تحلیلی انجام نمیشود
مرحله ۳: ارسال سوال متنی + تصویر به مدل
اکنون میتوانیم متن و تصویر را همزمان به مدل بدهیم:
|
1 2 3 4 5 6 |
response = mm_llm.complete( prompt=“این تصویر چه اطلاعاتی را نشان میدهد و روند کلی آن چیست؟”, image_documents=[image_doc] ) print(response) |
در این مثال:
- سوال متنی نقش هدایتکننده تحلیل را دارد
- تصویر بهعنوان context بصری وارد میشود
- مدل پاسخ را با ترکیب هر دو تولید میکند
مرحله ۴: دقیقتر کردن سوال برای پاسخهای عمیقتر
یکی از مزیتهای مدلهای چندرسانهای این است که میتوان با promptهای دقیقتر، تحلیل عمیقتری گرفت.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
response = mm_llm.complete( prompt=( “این نمودار را تحلیل کن. “ “محورها را توضیح بده و اگر روند افزایشی یا کاهشی وجود دارد، “ “آن را مشخص کن.” ), image_documents=[image_doc] ) print(response) |
در این حالت:
- مدل مجبور میشود ساختار تصویر را تحلیل کند
- پاسخ از توصیف سطحی فراتر میرود
مرحله ۵: مقایسه چند تصویر (سناریوی پیشرفتهتر)
LlamaIndex اجازه میدهد چند تصویر بهصورت همزمان به مدل ارسال شوند. این قابلیت برای مقایسه دادهها بسیار مفید است.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
image_docs = [ ImageDocument(image_path=“chart_2022.jpg”), ImageDocument(image_path=“chart_2023.jpg”) ] response = mm_llm.complete( prompt=“این دو نمودار را مقایسه کن و تفاوت روند آنها را توضیح بده.”, image_documents=image_docs ) print(response) |
در این سناریو:
- مدل هر دو تصویر را در یک زمینه میبیند
- مقایسه تحلیلی انجام میدهد، نه توصیف جداگانه
Multimodal RAG با LlamaIndex: اتصال متن و تصویر به Retrieval
در مستندات رسمی LlamaIndex تاکید میشود که تمام مفاهیم اصلی RAG یعنی ایندکسگذاری (indexing)، بازیابی (retrieval) و تولید پاسخ (synthesis) میتوانند به دنیای تصویر هم تعمیم داده شوند؛ یعنی ورودی میتواند متن یا تصویر باشد، پایگاه دانش میتواند متن یا تصویر داشته باشد و حتی خروجی نهایی هم میتواند متن یا تصویر باشد.
در عمل، «Multimodal RAG» یعنی شما متن و تصویر را با هم ایندکس میکنید و هنگام پرسش، سیستم میتواند هم از بخش متنی و هم از بخش تصویری بازیابی انجام دهد و سپس یک مدل چندرسانهای پاسخ را تولید کند.
در این بخش، دقیقا مطابق الگوی مستندات رسمی LlamaIndex، یک pipeline پایه میسازیم که شامل این قدمهاست:
- ساخت MultiModalVectorStoreIndex روی متن + تصویر
- ساخت retriever که هم متن و هم تصویر را برمیگرداند
- ساخت query engine که پاسخ را با یک مدل multimodal تولید میکند
۱) ساخت MultiModal Vector Store Index (متن + تصویر)
در الگوی رسمی LlamaIndex، برای ایندکس چندرسانهای از MultiModalVectorStoreIndex استفاده میشود و برای vector store هم میتوانید از دیتابیسهای برداری مختلف استفاده کنید. در نمونه مستندات، از Qdrant بهعنوان vector store محلی استفاده شده است.
پیشنیاز: پوشهای مثل ./data_folder/ داشته باشید که داخلش هم فایلهای متنی (مثلا .txt/.md) و هم تصویرها (مثلا .jpg/.png) قرار گرفته باشند.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 |
# pip install qdrant-client llama-index llama-index-vector-stores-qdrant import qdrant_client from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, StorageContext from llama_index.core.indices import MultiModalVectorStoreIndex from llama_index.vector_stores.qdrant import QdrantVectorStore # 1) ساخت Qdrant محلی client = qdrant_client.QdrantClient(path=“qdrant_mm_db”) # 2) ساخت دو کالکشن جدا: یکی برای متن، یکی برای تصویر # اگر فقط image retrieval میخواهید، میتوانید text_store را حذف کنید. text_store = QdrantVectorStore(client=client, collection_name=“text_collection”) image_store = QdrantVectorStore(client=client, collection_name=“image_collection”) # 3) اتصال vector storeها به StorageContext storage_context = StorageContext.from_defaults( vector_store=text_store, image_store=image_store, ) # 4) خواندن دادهها (متن + تصویر) از فولدر documents = SimpleDirectoryReader(“./data_folder/”).load_data() # 5) ساخت ایندکس چندرسانهای index = MultiModalVectorStoreIndex.from_documents( documents, storage_context=storage_context, ) |
این دقیقا همان «Usage Pattern» مستندات است: دو vector store (متن/تصویر) + یک StorageContext + ساخت MultiModalVectorStoreIndex.
۲) ساخت Retriever چندرسانهای (متن + تصویر)
حالا از روی index یک retriever میگیریم که هم برای متن و هم برای تصویر top-k داشته باشد:
|
1 2 3 4 |
retriever = index.as_retriever( similarity_top_k=3, image_similarity_top_k=3 ) |
- similarity_top_k: تعداد نتایج متنی
- mage_similarity_top_k: تعداد نتایج تصویری (عینا مطابق مستندات)
۳) اتصال مدل چندرسانهای و ساخت Query Engine
در مستندات، برای تولید پاسخ نهایی از OpenAIMultiModal استفاده میشود و سپس یک prompt template برای QA تعریف میشود و در نهایت query engine ساخته میشود.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 |
# pip install llama-index-multi-modal-llms-openai import os from llama_index.multi_modal_llms.openai import OpenAIMultiModal from llama_index.core import PromptTemplate # کلید OpenAI را از env میگیرد # export OPENAI_API_KEY=”…” OPENAI_API_KEY = os.environ.get(“OPENAI_API_KEY”) openai_mm_llm = OpenAIMultiModal( model=“gpt-4-vision-preview”, api_key=OPENAI_API_KEY, max_new_tokens=300, ) qa_tmpl_str = ( “Context information is below.\n” “———————\n” “{context_str}\n” “———————\n” “Given the context information and not prior knowledge, “ “answer the query.\n” “Query: {query_str}\n” “Answer: “ ) qa_tmpl = PromptTemplate(qa_tmpl_str) query_engine = index.as_query_engine( multi_modal_llm=openai_mm_llm, text_qa_template=qa_tmpl, ) |
نکته مهم اینجاست که prompt میگوید «با تکیه بر context و نه دانش قبلی» پاسخ بدهد؛ یعنی همان ایده اصلی RAG که پاسخ grounded باشد.
۴) اجرای یک پرسش (Query) و گرفتن پاسخ
حالا میتوانید پرسش را اجرا کنید:
|
1 2 3 |
query_str = “این مجموعه داده درباره چیست؟ اگر تصویر/نمودار دارد، خلاصهاش را هم بگو.” response = query_engine.query(query_str) print(response) |
این مرحله همان «پاسخدهی با کمک retrieval» است: ابتدا retriever دادههای مرتبط (متن/تصویر) را پیدا میکند و سپس مدل چندرسانهای بر اساس context جواب میدهد.
۵) بازیابی مستقیم از Retriever (برای دیباگ و اطمینان از درست بودن Retrieval)
وقتی دارید pipeline را میسازید، خیلی مهم است قبل از اعتماد به جواب مدل، مطمئن شوید retrieval درست کار میکند. در مستندات مثال شده که میتوانید نتایج بازیابی را جداگانه بگیرید.
|
1 2 3 |
etrieval_results = retriever.retrieve(“درباره نمودارهای عملکرد چه اطلاعاتی داریم؟”) print(len(retrieval_results)) print(retrieval_results[0]) |
و اگر فقط image retrieval بدون متن بخواهید، مستندات اشاره میکند که میتوانید از text_to_image_retrieve استفاده کنید.
|
1 2 |
image_results = retriever.text_to_image_retrieve(“تصاویر مربوط به محصول/نمودار را پیدا کن”) print(len(image_results)) |
چرا LlamaIndex انتخاب مناسبی برای برنامههای چندرسانهای است؟
با گسترش مدلهای زبانی و بینایی، مسئلهی اصلی در طراحی سیستمهای هوش مصنوعی دیگر صرفا «انتخاب مدل» نیست، بلکه چگونگی مدیریت داده، context و بازیابی اطلاعات مرتبط به چالش اصلی تبدیل شده است. برنامههای چندرسانهای دقیقا در همین نقطه پیچیده میشوند؛ جایی که متن، تصویر و گاهی انواع دیگر داده باید بهصورت هماهنگ در یک جریان واحد پردازش شوند.
LlamaIndex در این فضا نقش یک لایهی معماری دادهمحور را ایفا میکند. بهجای اینکه همهی بار منطق روی prompt یا مدل قرار بگیرد، LlamaIndex با مفاهیمی مثل Document، ImageDocument، ایندکسهای چندرسانهای و retrieverهای ترکیبی، امکان میدهد دادهها قبل از رسیدن به مدل، ساختاریافته و قابل بازیابی شوند. این موضوع باعث میشود پاسخهای تولیدشده قابلاعتمادتر و قابل توسعهتر باشند.
از طرف دیگر، انعطافپذیری LlamaIndex در اتصال به vector databaseهای مختلف (مثل Qdrant یا Milvus) و مدلهای چندرسانهای مختلف، آن را به گزینهای مناسب برای پروژههایی تبدیل میکند که از یک نمونهی آزمایشی کوچک شروع میشوند اما در آینده نیاز به مقیاسپذیری و پیچیدگی بیشتر دارند. بهویژه در سناریوهای Multimodal RAG، این فریمورک کمک میکند retrieval و generation بهصورت شفاف از هم جدا شوند و هر کدام بهدرستی بهینه شوند.
جمعبندی
در نهایت، اگر هدف شما ساخت برنامههایی است که فقط «پاسخ تولید نکنند» بلکه بر اساس دادههای واقعی، متن و تصویر را کنار هم تحلیل کنند، LlamaIndex یک ابزار سطحی یا تزئینی نیست؛ بلکه بخشی از هستهی معماری سیستم شما خواهد بود. انتخاب آن، در واقع انتخاب یک نگاه بلندمدت به طراحی سیستمهای هوش مصنوعی چندرسانهای است.
منابع
developers.llamaindex.ai | milvus.io | zilliz.com
سوالات متداول
LlamaIndex یک فریمورک برای اتصال دادههای ساختیافته و بدون ساختار به مدلهای زبانی است.
در Multimodal AI، LlamaIndex کمک میکند دادههایی مانند متن، تصویر و متادیتا بهصورت قابل جستوجو و قابل استفاده برای LLMها سازماندهی شوند.
خیر.
LlamaIndex مدل Multimodal نیست، اما:
امکان ایندکسگذاری دادههای چندوجهی
مدیریت embeddingهای مختلف
اتصال خروجی Vision یا Audio به LLM را فراهم میکند.
رایجترین دادهها:
متن (اسناد، PDF، Markdown)
تصاویر (بهصورت متادیتا یا توصیف متنی)
خروجی Vision API
خروجی Speech-to-Text
LlamaIndex معمولاً دادهها را به نمایش متنی یا embedding تبدیل میکند.
LlamaIndex تمرکز اصلیاش روی داده، ایندکس و Retrieval است
LangChain بیشتر روی Orchestration و Workflow تمرکز دارد
در پروژههای واقعی، این دو اغلب در کنار هم استفاده میشوند.
دیدگاهتان را بنویسید