Gerar e pesquisar embeddings multimodais

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Neste tutorial, orientamos você no processo completo de criação de embeddings multimodais para imagens e texto e, em seguida, na realização de uma pesquisa de texto para imagem em várias modalidades.

Este tutorial abrange as seguintes tarefas:

• Criar uma tabela de objetos do BigQuery sobre dados de imagem em um bucket do Cloud Storage.
• Analisar os dados da imagem usando um bloco do Colab Enterprise no BigQuery.
• Criar um modelo remoto do BigQuery ML direcionado ao modelo de fundação multimodalembedding da Vertex AI.
• Uso do modelo remoto com a função ML.GENERATE_EMBEDDING para gerar embeddings a partir das imagens na tabela de objetos.
• Corrija todos os erros de geração de embedding.
• Opcionalmente, criar um índice vetorial para indexar os embeddings de imagem.
• Criar um embedding de texto para uma determinada string de pesquisa.
• Usar a função VECTOR_SEARCH para pesquisar embeddings de imagens semelhantes ao embedding de texto.
• Visualização dos resultados usando um notebook.

Neste tutorial, usamos as imagens de arte de domínio público do The Metropolitan Museum of Art que estão disponíveis no bucket público gcs-public-data--met do Cloud Storage.

Permissões necessárias

Para seguir este tutorial, você precisa das seguintes permissões do Identity and Access Management (IAM):

• Para criar uma conexão, é preciso ser membro do papel Administrador de conexão do BigQuery (roles/bigquery.connectionAdmin).

• Para conceder permissões à conta de serviço da conexão, você precisa da seguinte permissão resourcemanager.projects.setIamPolicy:

• Para criar e executar notebooks, você precisa das seguintes permissões do IAM:

  • resourcemanager.projects.get
  • resourcemanager.projects.list
  • bigquery.config.get
  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.readsessions.create
  • bigquery.readsessions.getData
  • bigquery.readsessions.update
  • resourcemanager.projects.get
  • resourcemanager.projects.list
  • dataform.locations.get
  • dataform.locations.list

  • dataform.repositories.create

  • dataform.repositories.list

  • dataform.collections.create

  • dataform.collections.list

  • aiplatform.notebookRuntimeTemplates.apply

  • aiplatform.notebookRuntimeTemplates.get

  • aiplatform.notebookRuntimeTemplates.list

  • aiplatform.notebookRuntimeTemplates.getIamPolicy

  • aiplatform.notebookRuntimes.assign

  • aiplatform.notebookRuntimes.get

  • aiplatform.notebookRuntimes.list

  • aiplatform.operations.list

  É possível conseguir essas permissões com os seguintes papéis do IAM:

  • Usuário de sessão de leitura do BigQuery (roles/bigquery.readSessionUser)
  • Usuário do BigQuery Studio (roles/bigquery.studioUser)

• As permissões do IAM necessárias neste tutorial para as demais operações do BigQuery estão incluídas nos dois papéis a seguir:

  • Editor de dados do BigQuery (roles/bigquery.dataEditor) para criar modelos, tabelas e índices.
  • Usuário do BigQuery (roles/bigquery.user) para executar jobs do BigQuery.

Custos

Neste documento, você usará os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

• BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
• Vertex AI: You incur costs for calls to the Vertex AI service that's represented by the remote model.

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços. Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para uma avaliação gratuita.

Para mais informações, consulte Preços do BigQuery na documentação do BigQuery.

Para mais informações sobre preços da Vertex AI, consulte esta página.

Antes de começar

1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Go to project selector

2. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.

   Enable the APIs

4. Ative o BigQuery Studio.

Criar um conjunto de dados

Crie um conjunto de dados do BigQuery para armazenar o modelo de ML:

1. No console do Google Cloud, acesse a página do BigQuery.

   Acesse a página do BigQuery

2. No painel Explorer, clique no nome do seu projeto.

3. Clique em more_vert Conferir ações > Criar conjunto de dados.

   

4. Na página Criar conjunto de dados, faça o seguinte:

   • Para o código do conjunto de dados, insira bqml_tutorial.

   • Em Tipo de local, selecione Multirregião e EUA (várias regiões nos Estados Unidos).

     Os conjuntos de dados públicos são armazenados na multirregião US. Para simplificar, armazene seus conjuntos de dados no mesmo local.

   • Mantenha as configurações padrão restantes e clique em Criar conjunto de dados.

     

Criar uma conexão

Crie uma Conexão de recursos do Cloud e tenha acesso ao ID da conta de serviço da conexão. Crie a conexão no mesmo local do conjunto de dados criado na etapa anterior.

Selecione uma das seguintes opções:

 ## This creates a cloud resource connection.
 ## Note: The cloud resource nested object has only one output only field - serviceAccountId.
 resource "google_bigquery_connection" "connection" {
    connection_id = "CONNECTION_ID"
    project = "PROJECT_ID"
    location = "REGION"
    cloud_resource {}
}        

Conceder permissões para a conta de serviço do portal

Para conceder à conta de serviço da conexão os papéis apropriados para acessar os serviços do Cloud Storage e da Vertex AI, siga estas etapas:

1. Acesse a página IAM e administrador.

   Acessar IAM e administrador

2. Clique em person_add Conceder acesso.

3. No campo Novos principais, digite o ID da conta de serviço que você copiou anteriormente.

4. No campo Selecionar um papel, escolha Vertex AI e, em seguida, selecione Usuário da Vertex AI.

5. Clique em Adicionar outro papel.

6. No campo Selecionar papel, escolha Cloud Storage e, em seguida, Visualizador de objetos do Storage.

7. Clique em Salvar.

Criar a tabela de objetos

Crie uma tabela de objetos sobre as imagens de arte no bucket gcs-public-data--met público do Cloud Storage. Com a tabela de objetos, é possível analisar as imagens sem movê-las do Cloud Storage.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No Editor de consultas, execute esta consulta:

   CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE `bqml_tutorial.met_images`
   WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
   OPTIONS
     ( object_metadata = 'SIMPLE',
       uris = ['gs://gcs-public-data--met/*']
     );
   

   Substitua:

   • LOCATION: o local da conexão.
   • CONNECTION_ID: o ID da sua conexão do BigQuery.

     Quando você visualiza os detalhes da conexão no console do Google Cloud, esse é o valor na última seção do ID da conexão totalmente qualificado, mostrado em ID da conexão, por exemplo projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

Analise os dados da imagem

Crie um notebook Colab Enterprise no BigQuery para explorar os dados da imagem.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. Crie um notebook usando o editor do BigQuery.

3. Conecte o notebook ao ambiente de execução padrão.

4. Configure o notebook:

   1. Adicione uma célula de código ao notebook.

   2. Copie e cole o seguinte código na célula de código:

      #@title Set up credentials
      
      from google.colab import auth
      auth.authenticate_user()
      print('Authenticated')
      
      PROJECT_ID='PROJECT_ID'
      from google.cloud import bigquery
      client = bigquery.Client(PROJECT_ID)
      

      Substitua PROJECT_ID pelo nome do projeto que você está usando para este tutorial.

   3. Execute a célula de código.

5. Ative a exibição da tabela:

   1. Adicione uma célula de código ao notebook.

   2. Copie e cole o seguinte código na célula de código:

      #@title Enable data table display
      %load_ext google.colab.data_table
      

   3. Execute a célula de código.

6. Crie uma função para mostrar as imagens:

   1. Adicione uma célula de código ao notebook.

   2. Copie e cole o seguinte código na célula de código:

      #@title Util function to display images
      import io
      from PIL import Image
      import matplotlib.pyplot as plt
      import tensorflow as tf
      
      def printImages(results):
       image_results_list = list(results)
       amt_of_images = len(image_results_list)
      
       fig, axes = plt.subplots(nrows=amt_of_images, ncols=2, figsize=(20, 20))
       fig.tight_layout()
       fig.subplots_adjust(hspace=0.5)
       for i in range(amt_of_images):
         gcs_uri = image_results_list[i][0]
         text = image_results_list[i][1]
         f = tf.io.gfile.GFile(gcs_uri, 'rb')
         stream = io.BytesIO(f.read())
         img = Image.open(stream)
         axes[i, 0].axis('off')
         axes[i, 0].imshow(img)
         axes[i, 1].axis('off')
         axes[i, 1].text(0, 0, text, fontsize=10)
       plt.show()
      

   3. Execute a célula de código.

7. Mostre as imagens:

   1. Adicione uma célula de código ao notebook.

   2. Copie e cole o seguinte código na célula de código:

      #@title Display Met images
      
      inspect_obj_table_query = """
      SELECT uri, content_type
      FROM bqml_tutorial.met_images
      WHERE content_type = 'image/jpeg'
      Order by uri
      LIMIT 10;
      """
      printImages(client.query(inspect_obj_table_query))
      

   3. Execute a célula de código.

      A resposta deve ficar assim:

      

8. Salve o notebook como met-image-analysis.

Criar o modelo remoto

Crie um modelo remoto que represente um modelo de incorporação multimodal hospedado da Vertex AI:

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No Editor de consultas, execute esta consulta:

   CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.multimodal_embedding_model`
     REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
     OPTIONS (ENDPOINT = 'multimodalembedding@001');
   

   Substitua:

   • LOCATION: o local da conexão.
   • CONNECTION_ID: o ID da sua conexão do BigQuery.

     Quando você visualiza os detalhes da conexão no console do Google Cloud, esse é o valor na última seção do ID da conexão totalmente qualificado, mostrado em ID da conexão, por exemplo projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

   A consulta leva alguns segundos para ser concluída. Depois disso, o modelo multimodal_embedding_model aparece no conjunto de dados bqml_tutorial no painel Explorer. Como a consulta usa uma instrução CREATE MODEL para criar um modelo, não há resultados de consulta.

Gerar embeddings de imagem

Gere embeddings das imagens na tabela de objetos usando a função ML.GENERATE_EMBEDDING. Depois, grave-os em uma tabela para usar em uma etapa a seguir. A geração de embedding é uma operação cara. Por isso, a consulta usa uma cláusula LIMIT para limitar a geração de embeddings a 10.000 imagens, em vez de incorporar o conjunto de dados completo de 601.294 imagens. Isso também ajuda a manter o número de imagens abaixo do limite de 25.000 para a função ML.GENERATE_EMBEDDING. Essa consulta leva aproximadamente 40 minutos para ser executada.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No Editor de consultas, execute esta consulta:

   CREATE OR REPLACE TABLE `bqml_tutorial.met_image_embeddings`
   AS
   SELECT *
   FROM
     ML.GENERATE_EMBEDDING(
       MODEL `bqml_tutorial.multimodal_embedding_model`,
       (SELECT * FROM `bqml_tutorial.met_images` WHERE content_type = 'image/jpeg' LIMIT 10000))
   

Corrigir erros de geração de embedding

Verifique e corrija erros de geração de incorporação. A geração de embeddings pode falhar por causa das cotas de IA generativa na Vertex AI ou da indisponibilidade de serviços.

A função ML.GENERATE_EMBEDDING retorna detalhes do erro na coluna ml_generate_embedding_status. Essa coluna estará vazia se a geração de incorporação tiver sido bem-sucedida ou conterá uma mensagem de erro se a geração de incorporação falhar.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No editor de consultas, execute a seguinte consulta para ver se houve alguma falha na geração de incorporação:

   SELECT DISTINCT(ml_generate_embedding_status),
     COUNT(uri) AS num_rows
   FROM bqml_tutorial.met_image_embeddings
   GROUP BY 1;
   

3. Se forem retornadas linhas com erros, elimine todas as linhas em que a geração de incorporação falhou:

   DELETE FROM `bqml_tutorial.met_image_embeddings`
   WHERE ml_generate_embedding_status = 'A retryable error occurred: RESOURCE_EXHAUSTED error from remote service/endpoint.';
   

Criar um índice vetorial

Também é possível usar a instrução CREATE VECTOR INDEX para criar o índice de vetor met_images_index na coluna ml_generate_embedding_result da tabela met_images_embeddings. Um índice vetorial permite realizar uma pesquisa de vetor mais rapidamente, com a desvantagem de reduzir o recall e retornar resultados mais aproximados.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No Editor de consultas, execute esta consulta:

   CREATE OR REPLACE
     VECTOR INDEX `met_images_index`
   ON
     bqml_tutorial.met_image_embeddings(ml_generate_embedding_result)
     OPTIONS (
       index_type = 'IVF',
       distance_type = 'COSINE');
   

3. O índice de vetor é criado de forma assíncrona. Para verificar se o índice de vetor foi criado, consulte a visualização INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES e confirme se o valor de coverage_percentage é maior que 0. e o valor de last_refresh_time não for NULL:

   SELECT table_name, index_name, index_status,
     coverage_percentage, last_refresh_time, disable_reason
   FROM bqml_tutorial.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES
   WHERE index_name = 'met_images_index';
   

Gerar um embedding para o texto de pesquisa

Para pesquisar imagens que correspondam a uma string de pesquisa de texto especificada, primeiro crie um embedding de texto para essa string. Use o mesmo modelo remoto para criar o embedding de texto usado para gerar os embeddings de imagem e, em seguida, grave o embedding de texto em uma tabela para uso em uma etapa seguinte. A string de pesquisa é pictures of white or cream colored dress from victorian era.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No Editor de consultas, execute esta consulta:

   CREATE OR REPLACE TABLE `bqml_tutorial.search_embedding`
   AS
   SELECT * FROM ML.GENERATE_EMBEDDING(
     MODEL `bqml_tutorial.multimodal_embedding_model`,
     (
       SELECT 'pictures of white or cream colored dress from victorian era' AS content
     )
   );
   

Realizar uma pesquisa multimodalidade de texto para imagem

Use as VECTOR_SEARCH função para procurar imagens que melhor correspondem à string de pesquisa representada pelo embedding de texto e, em seguida, gravá-las em uma tabela para uso em uma etapa a seguir.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. No Editor de consultas, execute esta consulta:

   CREATE OR REPLACE TABLE `bqml_tutorial.vector_search_results` AS
   SELECT base.uri AS gcs_uri, distance
   FROM
     VECTOR_SEARCH(
       TABLE `bqml_tutorial.met_image_embeddings`,
       'ml_generate_embedding_result',
       TABLE `bqml_tutorial.search_embedding`,
       'ml_generate_embedding_result',
       top_k => 3);
   

Visualizar os resultados da pesquisa de vetor

Visualizar os resultados da pesquisa de vetor usando um notebook.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. Abra o notebook met-image-analysis que você criou anteriormente.

3. Visualize os resultados da pesquisa de vetor:

   1. Adicione uma célula de código ao notebook.

   2. Copie e cole o seguinte código na célula de código:

      query = """
        SELECT * FROM `bqml_tutorial.vector_search_results`
        ORDER BY distance;
      """
      
      printImages(client.query(query))
      

   3. Execute a célula de código.

      A resposta deve ficar assim:

      

Limpar

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.