打造智能视觉助手：使用RAG-Chroma-Multi-Modal处理幻灯片中的视觉数据

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# 打造智能视觉助手：使用RAG-Chroma-Multi-Modal处理幻灯片中的视觉数据

## 引言
随着多模态大语言模型（LLM）的发展，图像和文本的结合正在推动全新一代的智能助手。这些助手能够通过分析图像进行问答，从而在许多领域大显身手。在本篇文章中，我们将引导大家创建一个专为幻灯片设计的视觉助手，它可以通过分析幻灯片中的图表和图像回答问题。我们将使用RAG-Chroma-Multi-Modal模板，这个工具结合了OpenCLIP的嵌入技术和GPT-4V的语言处理能力。

## 主要内容

### 如何创建视觉助手

1. **输入要求**  
   将幻灯片以PDF格式存放在指定的`/docs`目录下。初始示例使用的是DataDog公司关于第三季度收益的幻灯片。

2. **索引创建**
   运行以下命令以创建幻灯片索引：
   ```shell
   poetry install
   python ingest.py
  1. 存储与嵌入 此模板利用OpenCLIP多模态嵌入技术将图像进行嵌入存储。默认使用的是表现适中且内存要求较低的ViT-H-14模型。

使用LLM进行问答

  • 从问题的文本输入中检索相关图像，并将这些图像传递给GPT-4V进行答案合成。确保设置OPENAI_API_KEY环境变量以访问OpenAI GPT-4V。

环境设置与使用

  1. LangChain环境 确保安装LangChain CLI：

    pip install -U langchain-cli

  2. 创建或更新项目 新项目：

    langchain app new my-app --package rag-chroma-multi-modal

    已有项目：

    langchain app add rag-chroma-multi-modal

  3. 代码集成 在server.py文件中添加：

    from rag_chroma_multi_modal import chain as rag_chroma_multi_modal_chain
add_routes(app, rag_chroma_multi_modal_chain, path="/rag-chroma-multi-modal")

可选配置

  • 配置LangSmith进行应用追踪、监控和调试。

代码示例

以下是如何配置和启动服务器的代码示例：

from rag_chroma_multi_modal import chain as rag_chroma_multi_modal_chain
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()
add_routes(app, rag_chroma_multi_modal_chain, path="/rag-chroma-multi-modal")

# 启动本地服务器
# 使用API代理服务提高访问稳定性
# langchain serve

常见问题和解决方案

  1. 网络限制
    在某些地区，访问外部API会受到限制。在这种情况下，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。

  2. 模型下载失败
    如果遇到模型下载失败，请检查网络连接或尝试使用不同的下载源。

总结和进一步学习资源

使用RAG-Chroma-Multi-Modal模板，我们可以轻松集成多模态问答功能，为幻灯片提供智能解答支持。建议进一步了解OpenCLIP和LangChain的文档，以深入掌握多模态数据处理。

参考资料

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