# 使用多模态技术构建智能幻灯片视觉助手
## 引言
在当今的数字化世界中，幻灯片已成为展示信息的重要工具。为了提高幻灯片的使用效率，我们可以构建一种视觉助手，利用多模态大语言模型（LLM）来回答有关幻灯片中图像的问题。本文旨在介绍如何使用GPT-4V和Chroma构建这样一个视觉助手。
## 主要内容
### 1. 系统架构概述
这个视觉助手的核心功能是将幻灯片中的图像转化为可查询的文本摘要，并根据用户的问题检索相关图像进行回答。整个过程包括以下步骤：
- 提取幻灯片为图像集合。
- 使用GPT-4V生成每张图像的摘要。
- 将摘要嵌入到Chroma中供索引和检索。
- 基于用户输入的问题，从Chroma中检索相关图像。
- 将图像传递给GPT-4V进行回答合成。
### 2. 环境配置
在开始之前，确保设置好以下环境变量：
- `OPENAI_API_KEY`：用于访问OpenAI GPT-4V。
- `UPSTASH_URL`和`UPSTASH_TOKEN`：用于访问Upstash Redis数据库（如果使用远程存储）。
安装LangChain CLI：
```bash
pip install -U langchain-cli
创建新项目：
langchain app new my-app --package rag-chroma-multi-modal-multi-vector
3. 存储选项
默认情况下，图像和摘要分别存储在本地文件和Chroma中。对于生产环境，可以选择使用Upstash Redis远程存储，通过REST API进行访问。
4. 使用示例
为了创建幻灯片索引，请运行：
poetry install
python ingest.py
在应用中添加以下代码以启用RAG Chroma多模态功能：
from rag_chroma_multi_modal_multi_vector import chain as rag_chroma_multi_modal_chain_mv
add_routes(app, rag_chroma_multi_modal_chain_mv, path="/rag-chroma-multi-modal-multi-vector")
5. 使用LangServe
启动FastAPI应用：
langchain serve
访问应用接口和模板：
代码示例
from langserve.client import RemoteRunnable
# 连接到本地运行的LangServe实例
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma-multi-modal-multi-vector")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
1. 网络访问问题
由于网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。选择一个可靠的代理服务可以显著改善访问体验。
2. 存储空间不足
如果本地存储空间不足，可以考虑将图像存储在云服务中，Chroma的摘要仍然可以在本地保存或上传到云端以供访问。
总结和进一步学习资源
通过本文的方法，您可以构建一个功能强大的多模态视觉助手，显著提升幻灯片的交互性和信息获取效率。推荐进一步学习的资源：
- OpenAI GPT-4 文档
- LangChain 官方文档
- Upstash Redis 文档
参考资料
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