打造自主视觉助手：使用Redis和GPT-4V解析幻灯片
引言
随着多模态大语言模型（Multi-modal LLMs）的发展，视觉助手逐渐能够实现对图像的问答功能。在商务和技术会议中，幻灯片通常包含大量图形和数据。本文旨在指导您构建一个视觉助手，该助手能解析幻灯片中的视觉元素，并根据问题生成回答。我们将使用GPT-4V创建每张幻灯片的图像摘要，并将其存储到Redis中。在用户提问时，检索相关幻灯片并综合回答。
主要内容
1. 环境设置
首先，确保您的开发环境中安装了所需的软件和库：
- 安装 Poetry 和 Python 环境。
- 确保 Redis 实例在本地或云端正常运行。
- 设置环境变量
OPENAI_API_KEY以访问 GPT-4V。 - 设置环境变量
REDIS_URL以访问 Redis 数据库。
2. 数据处理流程
在数据处理部分，模板执行以下步骤：
- 提取幻灯片图像：将每张幻灯片转化为图像集合。
- 生成图像摘要：使用 GPT-4V 对每幅图像生成文本摘要。
- 嵌入摘要：将生成的图像摘要嵌入到文本中，并链接到原始图像。
- 检索图像：根据用户问题与图像摘要的相似度检索相关图像。
- 答案综合：将检索到的图像传递给 GPT-4V 以生成问题的答案。
3. 使用 Redis
Redis 在此模板中用作多向量检索的核心，包括：
- VectorStore：用于存储和索引图像摘要的嵌入。
- ByteStore：用于存储图像。
确保您已部署 Redis 实例，并获取可用的 Redis 端点。对于本地部署，可以使用 redis://localhost:6379。
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何通过 Redis 和 GPT-4V 解析幻灯片：
from rag_redis_multi_modal_multi_vector import chain as rag_redis_multi_modal_chain_mv
from langserve.client import RemoteRunnable
# 设置 Redis 和 API 访问凭证
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '<your-openai-api-key>'
os.environ['REDIS_URL'] = 'redis://localhost:6379' # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 添加到 FastAPI 应用
add_routes(app, rag_redis_multi_modal_chain_mv, path="/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
# 运行本地服务
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
常见问题和解决方案
问题1：API访问不稳定
- 解决方案：使用API代理服务以提高访问的稳定性，并确保环境变量配置正确。
问题2：Redis连接失败
- 解决方案：确保 Redis 服务已启动并正确配置 Redis URL。如果是在本地，请检查防火墙和网络设置。
总结和进一步学习资源
构建一个多模态的幻灯片解析助手涉及多个技术组件的整合。通过本文的指导，您可以实现从幻灯片中提取视觉信息并进行智能问答的功能。为了进一步深入学习，以下资源可能会对您有所帮助：
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---
