منظور از پل‌زدن میان مُدالیته‌ها (bridging modalities) چیست؟
ارتباطات, پردازش داده ها

منظور از پل‌زدن میان مُدالیته‌ها (Bridging Modalities) چیست؟

توسط . ارسال شده در

RAG چندوجهی برای بازیابی پیشرفته اطلاعات (Multimodal RAG for Advanced Information Retrieval)

نکات کلیدی

  • تولید افزوده‌شده با بازیابی (RAG) چندوجهی، بازیابی اطلاعات در هوش مصنوعی را با یکپارچه‌سازی متن، تصویر و داده‌های ساخت‌یافته برای درک عمیق‌ترِ زمینه تقویت می‌کند.

  • یک پایپ‌لاین معمول RAG چندوجهی از سه مؤلفه اصلی تشکیل می‌شود: ایندکسر داده، موتور بازیابی، و مدل زبانی بزرگ (LLM).

  • RAG چندوجهی کاربردهای عملی در سلامت، شبکه‌های اجتماعی و جست‌وجوی سازمانی دارد و بینش‌های غنی‌تری در این حوزه‌های کسب‌وکاری ایجاد می‌کند.

  • داده‌های چندوجهی چالش‌های منحصربه‌فردی دارند؛ رویکردهای مختلف برای مقابله با آن‌ها شامل امبدینگ‌های یکپارچه، گراندینگِ مُدالیته‌ها، و دیتاستورهای اختصاصی و بازرتبه‌بندی است.

  • نمونه کاربردی در حوزه سلامت، یک پروتوتایپ برای کمک به تشخیص پزشکی را نشان می‌دهد که با بازیابی موارد گذشته‌ی مرتبط با بیمار، به تصمیم‌گیری پزشک کمک می‌کند.

چرا RAG چندوجهی؟

RAG تک‌وجهی در حوزه‌هایی که اطلاعات به‌صورت مرتب ساخت‌یافته است یا فقط به شکل متن وجود دارد، کار ما را خوب راه انداخته است. اما داده‌های دنیای واقعی به‌ندرت این‌قدر همکاری می‌کنند. به تحلیل یک گزارش پزشکی فکر کنید که تشخیص متنی، اسکن‌های تصویری و نتایج آزمایشگاهی جدولی را با هم ترکیب کرده است. یا به فیدهای شبکه اجتماعی‌تان فکر کنید وقتی اسکرول می‌کنید. آن فید تقریباً همیشه ترکیبی از تصاویر، ویدیوها و متن است. یک سیستم RAG سنتی که محدود به پردازش یک مُدالیته در هر بار است، نمی‌تواند ظرافت لازم برای استخراج بینش‌های قابل اقدام از چنین دیتاست پیچیده‌ای را فراهم کند.

اینجاست که RAG چندوجهی وارد می‌شود؛ یک جهش تحول‌آفرین. با یکپارچه‌سازی چند مُدالیته مثل متن، تصویر و حتی صدا، این رویکرد به سیستم‌ها اجازه می‌دهد:

  • پیچیدگی را مدیریت کنند با استخراج و همجوشی دانش از انواع مختلف داده

  • دقت را افزایش دهند با ارائه خروجی‌های غنی‌تر و آگاه به زمینه

  • دامنه کاربرد را گسترش دهند با فعال‌کردن کاربردها در حوزه‌هایی مثل سلامت، آموزش و تحلیل اسناد سازمانی

نسل بعدیِ بازیابی اطلاعات و سیستم‌های مبتنی بر دانش، برای مرتبط و اثرگذار ماندن به این توانایی چندوجهی نیاز دارد. با این حال، این تکنیک جدید چند چالش دارد:

  • درک بینامُدالی (Cross-modal Understanding): چطور اطلاعات متنی و بصری را به‌صورت معنادار هم‌تراز می‌کنید؟

  • همجوشی داده (Data Fusion): چطور خروجی روش‌های مختلف بازیابی را بدون از دست دادن زمینه ترکیب می‌کنید؟

  • مقیاس‌پذیری (Scalability): چطور داده‌های چندوجهی را در مقیاس بزرگ، کارآمد ایندکس و بازیابی می‌کنید؟

این پیچیدگی نیاز به تکنیک‌های نوآورانه را برجسته می‌کند؛ تکنیک‌هایی که در این مقاله بررسی می‌کنیم. تمرکز ما به‌طور خاص روی متن و تصویر است؛ ترکیبی رایج در صنایعی مثل سلامت و آموزش. همچنین چند مورد استفاده ممکن در برخی بخش‌ها را به‌صورت خلاصه مطرح می‌کنیم:

  • کاربردهای آموزشی: RAG ظرفیت بالایی برای متحول‌کردن آموزش دارد، چون تجربه‌های یادگیری جذاب‌تر، دسترس‌پذیرتر و شخصی‌سازی‌شده‌تر ایجاد می‌کند. RAG چندوجهی می‌تواند کتاب‌های درسی پویا بسازد که متن، تصاویر، ویدیوها و نمودارهای تعاملی را یکپارچه می‌کنند. دانش‌آموزان می‌توانند درباره عناصر مشخصی در این محتوا سؤال بپرسند و سیستم پاسخ‌های مرتبط با زمینه را از مُدالیته‌های مختلف ارائه می‌دهد.

  • جست‌وجوی سازمانی: RAG چندوجهی آماده است که جست‌وجوی سازمانی را به‌طور چشمگیری تقویت کند، با امکان بازیابی اطلاعات جامع‌تر و غنی‌تر از نظر زمینه. کارکنان می‌توانند با ترکیبی از متن، تصویر یا حتی صدا جست‌وجو کنند. مثلاً می‌توانند «دستورالعمل مونتاژ محصول» را جست‌وجو کنند و نتایجی شامل اسناد متنی، ویدیوهای آموزشی و دیاگرام‌ها دریافت کنند. این برای سازمان‌هایی که فرمت‌های داده متنوعی دارند، مثل مواد بازاریابی، کاتالوگ محصولات و مستندات فنی، حیاتی است.

اجزای اصلی RAG چندوجهی

منظور از پل‌زدن میان مُدالیته‌ها (bridging modalities) چیست؟

یک پایپ‌لاین قدرتمند RAG چندوجهی از سه مؤلفه اصلی تشکیل می‌شود:

  • ایندکس‌کردن داده (Data Indexing): آماده‌سازی داده‌های چندوجهی برای بازیابی کارآمد. معمولاً شامل ساخت امبدینگ برای مُدالیته‌های مختلفِ داده‌ی ورودی است.

  • بازیابی (Retrieval): واکشی مرتبط‌ترین اطلاعات با استفاده از شباهت برداری یا مکانیزم‌های دیگر.

  • مدل زبانی بزرگ (LLM): تولید خروجی‌های منسجم و بینش‌محور از داده‌های بازیابی‌شده.

بیایید ببینیم این اجزا چگونه کنار هم قرار می‌گیرند تا داده‌های چندوجهی را به‌طور مؤثر مدیریت کنند.

مدیریت چند مُدالیته

داده‌های چندوجهی چالش‌ها و فرصت‌های خاص خودشان را دارند. سه رویکرد متفاوت برای رسیدگی به آن‌ها عبارت‌اند از:

  • فضای امبدینگ یکپارچه (Unified Embedding Space): متن، تصاویر و مُدالیته‌های دیگر را در یک فضای برداری مشترک امبد کنید.
    این روش امکان مقایسه شباهت برداری (مثل شباهت کسینوسی) را در همان فضای امبدینگ فراهم می‌کند، بدون توجه به مُدالیته.
    ابزارها: استفاده از مدل‌هایی مثل CLIP (برای امبدینگ تصویر-متن) و راهکارهای امبدینگ ترکیبی برای انواع دیگر داده.

  • گراندینگ مُدالیته‌ها (Grounding Modalities): مُدالیته‌های غیرمتنی را به متن تبدیل کنید. مثلاً می‌توانیم با مدل‌های vision-language مثل BLIP یا LLava توضیحات متنیِ تصاویر را تولید کنیم.
    این روش پردازش پایین‌دستی را ساده می‌کند چون همه مُدالیته‌ها به یک نمایش اصلیِ متنی همگرا می‌شوند.

  • دیتاستورهای جداگانه و بازرتبه‌بندی (Separate Datastores and Reranking): هر مُدالیته را در دیتابیس اختصاصی ذخیره کنید (مثلاً Postgres با JSON برای داده ساخت‌یافته، دیتابیس برداری برای امبدینگ‌ها، و blob storage برای تصاویر).
    داده مرتبط را برای هر مُدالیته جداگانه بازیابی کنید و سپس با استفاده از امتیازهای ارتباط، توسط یک LLM چندوجهی بازرتبه‌بندی کنید.

مثال عملی: RAG چندوجهی برای حوزه سلامت

برای نشان‌دادن قدرت RAG چندوجهی، بیایید یک پروتوتایپ برای کمک به تشخیص پزشکی بسازیم. مثلاً با داشتن تصویر اشعه ایکس و تاریخچه پزشکی یک بیمار، سیستم موارد گذشته‌ی مرتبط را بازیابی می‌کند تا به تصمیم‌گیری پزشک کمک کند.

اینجا یک مثال ساده از این است که چگونه می‌توانیم با ابزارها و مدل‌های در دسترس این کار را انجام دهیم، با استفاده از فضاهای امبدینگ متفاوت (و دیتاستورهای متفاوت) برای متن و تصویر.

منظور از پل‌زدن میان مُدالیته‌ها (bridging modalities) چیست؟

کتابخانه‌ها و ابزارهای اصلی که در نمونه اپلیکیشن استفاده می‌شوند:

  • مدل CLIP: برای امبدینگ تصویر و متن. مدل خاص CLIP استفاده‌شده clip-vit-large-patch14 از OpenAI است.

  • Sentence Transformers: برای تولید امبدینگ متنی. مدل اشاره‌شده all-mpnet-base-v2 است.

  • SBert Summarizer: برای خلاصه‌سازی سوابق مرتبط بیماران. مدل خاص استفاده‌شده paraphrase-MiniLM-L6-v2 است.

  • PyTorch: کد از PyTorch برای عملیات تِنسوری و شتاب‌دهی با GPU استفاده می‌کند.

  • PIL (Pillow): کتابخانه تصویر پایتون برای بازکردن و پردازش تصاویر استفاده می‌شود.

  • Requests: این کتابخانه برای دانلود تصاویر از URLها استفاده می‌شود.

۱) آماده‌سازی داده

  • تاریخچه پزشکی (متن): فرض کنید تاریخچه پزشکی بیمار به شکل متن است و جزئیاتی مثل سن، تشخیص‌های قبلی، علائم، داروها و غیره را شامل می‌شود.

  • تصویر اشعه ایکس: به یک تصویر اشعه ایکس قفسه سینه در یک فرمت استاندارد نیاز دارید (مثلاً PNG یا JPG).

۲) امبدینگ چندوجهی

  • امبدینگ متن: می‌توانیم از یک sentence transformer از پیش‌آموزش‌دیده مثل all-mpnet-base-v2 از کتابخانه Sentence Transformers (sentence-transformers) استفاده کنیم تا یک بردار امبدینگ تولید شود که نماینده تاریخچه پزشکی بیمار است.

  • امبدینگ تصویر: تابع get_image_embedding() از مدل clip-vit-large-patch14 اوپن‌ای‌آی برای گرفتن امبدینگ تصویر استفاده می‌کند. این مدل مشخصاً برای درک بصری طراحی شده و برای تصاویر پزشکی مناسب است.

۳) بازیابی و رتبه‌بندی (نسخه ساده‌شده)

در این مثال، یک مکانیزم بازیابی پایه را شبیه‌سازی می‌کنیم. در پیاده‌سازی واقعی، یک دیتابیس برداری مثل Faiss یا Pinecone امبدینگ‌ها را ذخیره می‌کند و روی مجموعه بزرگی از سوابق پزشکی و تصاویر جست‌وجوی کارآمد انجام می‌دهد.

  • شباهت کسینوسی بین امبدینگ اشعه ایکس ورودی و مجموعه‌ای از امبدینگ‌های اشعه ایکس از پیش محاسبه‌شده در یک پایگاه داده نمونه محاسبه می‌شود.

  • k مورد مشابه‌تر بازیابی می‌شود (مثلاً k = 3).

  • سوابق تاریخچه پزشکی متناظر با k تطابق برتر واکشی می‌شوند.

این رویکرد بازیابی کارآمدِ موارد مرتبط را ممکن می‌کند و به تشخیص و تصمیم‌گیری کمک می‌کند.

۴) همجوشی و تولید

  • ورودی به LLM: اطلاعات زیر را به‌عنوان ورودی به یک مدل زبانی بزرگ (LLM) مثل GPT-4V (که هم متن و هم تصویر را می‌تواند مدیریت کند) یا LLava ترکیب کنید:

    • متن تاریخچه پزشکی بیمار

    • تصویر اشعه ایکس ورودی

    • متن‌های تاریخچه پزشکی مشابه که بازیابی شده‌اند

  • مهندسی پرامپت (Prompt Engineering): یک پرامپت بسازید که به LLM دستور دهد اطلاعات ارائه‌شده را تحلیل کند و به سؤال‌ها پاسخ دهد یا تشخیص‌های احتمالی را پیشنهاد کند.

کد و تنظیمات محیط (وابستگی‌های پایتون و غیره) در این مخزن گیت‌هاب موجود است. در اینجا بخش‌های اصلی کد را همراه توضیحات درون متن نشان می‌دهیم.

ابتدا برای اپلیکیشن تست‌داده آماده می‌کنیم. این‌ها چند خلاصه متنی از سوابق بیماران هستند که برای RAG استفاده می‌کنیم. در یک اپلیکیشن تولیدی، این توضیحات متنی از یک دیتابیس مثل Postgres بازیابی می‌شوند.

def get_patient_health_records():
"""Retrieves a list of simulated patient health records."""
return [
"Patient presents with a persistent dry cough, no fever. Chest X-ray reveals mild hyperinflation. Suspect possible allergies.",
"Patient reports shortness of breath and chest tightness, especially after exertion. Auscultation reveals wheezing. Diagnosed with asthma exacerbation.",
"Patient presents with high fever, chills, and productive cough (green phlegm). Chest X-ray shows consolidation in the right lower lobe. Diagnosed with pneumonia.",
"Patient reports chest pain, radiating to the left arm. EKG shows no acute changes. Suspect musculoskeletal pain.",
"Patient presents with hemoptysis (coughing up blood). Chest CT scan reveals a small pulmonary nodule. Further investigation needed.",
"Patient reports pain and swelling in the right knee after a fall. X-ray shows no fracture. Suspect soft tissue injury.",
"Patient presents with chronic ankle pain and instability. MRI reveals ligament tear. Recommend physical therapy.",
"Patient reports burning sensation and numbness in the feet. Suspect peripheral neuropathy. Further neurological evaluation recommended.",
"Patient presents with a painful bunion on the left foot. Recommend conservative management initially.",
"Patient reports calf pain and swelling. Doppler ultrasound reveals deep vein thrombosis (DVT). Requires anticoagulation.",
"Patient reports shoulder pain and limited range of motion. MRI reveals rotator cuff tear. Recommend arthroscopic surgery.",
"Patient presents with elbow pain after overuse. Diagnosed with lateral epicondylitis (tennis elbow).",
"Patient reports numbness and tingling in the fingers. Suspect carpal tunnel syndrome. Nerve conduction studies recommended.",
"Patient presents with a wrist fracture after a fall. Requires casting.",
"Patient reports muscle weakness in the arm. Neurological examination reveals possible nerve impingement.",
"Patient reports severe headache and stiff neck. Lumbar puncture performed, ruling out meningitis.",
"Patient presents with abdominal pain and vomiting. CT scan reveals appendicitis. Requires surgery.",
"Patient reports fatigue and weight loss. Further blood tests and imaging studies needed to determine the cause.",
"Patient presents with a skin rash. Biopsy performed to determine the diagnosis.",
"Patient reports anxiety and insomnia. Recommend cognitive behavioral therapy and lifestyle changes.",
"Patient presents with high fever, chills, and productive cough (green phlegm). Chest X-ray shows consolidation in the right lower lobe. Diagnosed with pneumonia.",
"Patient presents with a persistent cough, shortness of breath, and wheezing. Oxygen saturation is 90% on room air. Chest X-ray shows hyperinflation and flattened diaphragm. Diagnosed with COPD exacerbation.",
"Patient reports sharp chest pain that worsens with deep breathing. Auscultation reveals pleural rub. Diagnosed with pleurisy.",
"Patient presents with fever, cough, and night sweats. Chest X-ray shows a cavitary lesion in the upper lobe. Sputum culture positive for Mycobacterium tuberculosis. Diagnosed with pulmonary tuberculosis.",
"Patient reports sudden onset of shortness of breath and chest pain. CT pulmonary angiogram reveals a pulmonary embolism. Started on anticoagulation therapy.",
"Patient presents with a history of asthma. Currently experiencing difficulty breathing and using accessory muscles. Peak expiratory flow rate is significantly reduced. Diagnosed with acute severe asthma."
]

تابع زیر هسته‌ی اصلی RAG چندوجهی را اجرا می‌کند.

def run_multimodal_rag(url, probability_threshold, max_values): """ Runs multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) on an X-ray image and patient records. Args: url: URL of the X-ray image. probability_threshold: Minimum probability for relevance. max_values: Maximum number of relevant records to retrieve. Returns: A summary of the relevant patient records. """ device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32").to(device) processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") patient_records = get_patient_health_records() try: image = Image.open(requests.get(url=url, stream=True).raw) except Exception as e: print(f"Error loading image: {e}") return None inputs = processor(text=patient_records, images=image, return_tensors="pt", padding=True).to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits_per_image = outputs.logits_per_image probs = logits_per_image.softmax(dim=۱) pprint(probs, width=۱۰) top_values, top_indices = torch.topk(probs, max_values) top_values = top_values.tolist()[۰] top_indices = top_indices.tolist()[۰] relevant_records = [ patient_records[index] for value, index in zip(top_values, top_indices) if value > probability_threshold ] print("Relevant Patient Records:", relevant_records) summarizer = SBertSummarizer('paraphrase-MiniLM-L6-v2') summary = summarizer(" ".join(relevant_records), num_sentences=۵) return summary if __name__ == '__main__': # the URL to download the sample image from. image_url = "https://healthimaging.com/sites/default/files/styles/top_stories/public/assets/articles/4996132.jpg.webp?itok=sR1hg4KS" # values to be tuned per application needs. probability_threshold = ۰.۱ max_values = ۵ # run multimodal RAG and print the output for inspection. print(run_multimodal_rag(image_url, probability_threshold, max_values))

منظور از پل‌زدن میان مُدالیته‌ها (bridging modalities) چیست؟

در این مثال، ما به سیستم یک تصویر اشعه ایکس قفسه سینه می‌دهیم و از اپلیکیشن RAG خود استفاده می‌کنیم تا سوابق مرتبط را جست‌وجو کند و آن‌ها را خلاصه کند. یک نمونه از تصویر ورودی اشعه ایکس قفسه سینه در پایین نشان داده شده است:

خروجی RAG چندوجهی با استفاده از تصویر اشعه ایکس (شکل ۳ بالا) روی سوابق موجود بیماران به این صورت است:

بیمار با تب بالا، لرز و سرفه خلط‌دار (خلط سبز) مراجعه کرده است. تصویر رادیوگرافی قفسه سینه نشان‌دهنده تجمع و کدورت در لوب تحتانی راست ریه است. کشت خلط از نظر مایکوباکتریوم توبرکلوزیس مثبت گزارش شده است. انجام درمان شناختی–رفتاری و ایجاد تغییرات در سبک زندگی توصیه می‌شود. بیمار مجدداً با تب بالا، لرز و سرفه خلط‌دار (خلط سبز) مراجعه کرده است.

بهبودهای آینده

برای آماده‌کردن این سیستم برای محیط تولید (Production)، چند بهبود لازم است:

  • فاین‌تیونینگ (Fine-Tuning): آموزش CLIP و Sentence Transformers روی دیتاست‌های پزشکی برای دقت دامنه‌محور.

  • مدیریت خطا (Error Handling): پیاده‌سازی مدیریت استثناهای مقاوم برای درخواست‌های API و پردازش تصویر.

  • امنیت داده: تضمین انطباق با HIPAA/GDPR هنگام کار با داده‌های بیماران.

  • مقیاس‌پذیری (Scalability): بهینه‌سازی بازیابی با دیتابیس‌های برداری توزیع‌شده (مثلاً Weaviate، Milvus).

نتیجه‌گیری

RAG چندوجهی یک تغییر پارادایم در بازیابی مبتنی بر هوش مصنوعی است که شکاف میان متن، تصاویر، ویدیوها و دیگر داده‌های با مُدالیته‌های متفاوت را پر می‌کند. با ترکیب امبدینگ‌های یکپارچه، تکنیک‌های گراندینگ و استراتژی‌های بازرتبه‌بندی، قابلیت‌های جدیدی در سلامت، آموزش و جست‌وجوی سازمانی آزاد می‌کنیم.

پروتوتایپ ما نشان می‌دهد هوش مصنوعی چندوجهی چگونه می‌تواند تشخیص پزشکی را با بازیابی و تحلیل تاریخچه بیمار در کنار تصاویر پزشکی تقویت کند. با پیشرفت پژوهش‌های هوش مصنوعی، بهینه‌سازی این تکنیک‌ها کلید استقرار اپلیکیشن‌های چندوجهی مقیاس‌پذیر در دنیای واقعی خواهد بود.

قبلیمنظور از تسلط هیجانی برای رهبران فناوری چیست؟
بعدیچگونه هوش مصنوعی تفاوت‌های تصویر در تست بصری نرم‌افزار را تشخیص می‌دهد؟

دیدگاهتان را بنویسید

سبد خرید
علاقه‌مندی‌ها
مشاهدات اخیر
دسته بندی ها