# 用于私人照片集的多模态视觉搜索：打造你的私人AI相册管家
## 引言
随着智能手机的普及，视觉搜索已成为日常生活的一部分，特别是在照片管理上。最新的开源多模态语言模型 (LLMs) 让我们能够为自己的私人照片集构建这种应用。在这篇文章中，我将展示如何使用多模态LLM创建一个私人视觉搜索和问答应用。
## 主要内容
### 1. 环境设置
要开始这个项目，首先确保你已安装Python并配置了你的开发环境。我们将使用一些开源工具和模型：
- **Ollama**：用于生成图像摘要、嵌入和最终的问答。
- **Chroma**：用于存储图像摘要。
- **Bakllava**：本地多模态LLM，用于图像分析。
### 2. 图像处理流程
1. **图像摘要**：使用`bakllava`对每张图像生成摘要。
2. **嵌入生成**：将摘要转换为嵌入，并链接图像。
3. **存储**：使用Chroma存储嵌入以便快速检索。
### 3. 应用配置
- 确保已下载并安装必要的模型：
```bash
ollama pull bakllava
ollama pull llama2:7b
- 从命令行安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
在server.py文件中添加以下代码以启动服务器：
from rag_multi_modal_mv_local import chain as rag_multi_modal_mv_local_chain
add_routes(app, rag_multi_modal_mv_local_chain, path="/rag-multi-modal-mv-local")
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何创建和查询视觉搜索应用：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from rag_multi_modal_mv_local import chain as rag_multi_modal_mv_local_chain
def main():
app = FastAPI()
add_routes(app, rag_multi_modal_mv_local_chain, path="/rag-multi-modal-mv-local")
uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000)
if __name__ == "__main__":
main()
常见问题和解决方案
问题1：模型加载失败
- 解决方案：确保已正确下载模型，并检查路径。例如，使用
ollama命令检查下载情况。
问题2：图像检索不准确
- 解决方案：尝试调整嵌入模型或使用其他更适合的多模态LLM。
总结和进一步学习资源
本项目展示了如何使用开源工具和模型构建私人照片集的视觉搜索应用。为了深入了解这些工具和技术，以下资源可能会对你有帮助：
参考资料
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