# 构建多模态幻灯片问答助手：使用Redis和GPT-4V实现智能检索
## 引言
在当今信息密集的世界里，尤其是在分析复杂数据和报告时，快速获取信息的能力至关重要。本文介绍一个使用多模态大语言模型（LLM）和Redis构建的视觉助手模板，专注于幻灯片问答功能，旨在帮助用户从幻灯片中快速获取相关信息。
## 主要内容
### 1. 系统架构
该模板主要利用多模态LLM（如GPT-4V）来处理包含可视化内容的幻灯片。系统包括以下步骤：
- 将PDF格式的幻灯片提取为图像集。
- 使用GPT-4V为每张图片生成摘要。
- 将图像摘要嵌入，并存储至Redis数据库中。
- 基于用户输入的问题，检索相关图像并传递给GPT-4V进行答案合成。
### 2. 存储方案
#### Redis
Redis在本模板中扮演重要角色，主要用于以下内容：
- 作为`VectorStore`：存储图像摘要嵌入并建立索引。
- 作为`ByteStore`：存储实际的图像数据。
用户可以在云中部署Redis实例（免费），或使用Docker在本地部署，确保Redis端点可通过URL访问。
### 3. 使用环境设置
确保已设置环境变量`OPENAI_API_KEY`和`REDIS_URL`，以便访问OpenAI GPT-4V API和Redis数据库。
安装LangChain CLI：
```bash
pip install -U langchain-cli
在新或现有项目中添加此模板：
langchain app new my-app --package rag-redis-multi-modal-multi-vector
或在现有项目中：
langchain app add rag-redis-multi-modal-multi-vector
并在server.py中添加如下代码：
from rag_redis_multi_modal_multi_vector import chain as rag_redis_multi_modal_chain_mv
add_routes(app, rag_redis_multi_modal_chain_mv, path="/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
4. 启动服务
在配置好环境后，启动LangServe实例：
langchain serve
本地服务器将运行在 http://localhost:8000，用户可以访问相关文档和模板进行测试。
代码示例
以下是一个运行简单问答的代码示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
question = "How much can H100 TensorRT improve LLama2 inference performance?"
response = runnable.run({"question": question})
print(response) # 输出合成的答案
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
1. 无法连接Redis
确保REDIS_URL指向有效的Redis实例，并且网络配置允许访问。
2. API访问失败
检查OPENAI_API_KEY是否正确设置，并考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
本模板演示了如何将多模态LLM与Redis结合使用，以提高幻灯片问答的效率。通过本文的介绍，您应该能够创建一个智能的视觉助手系统。
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
