# 构建可视化AI助手：使用多模态技术分析幻灯片
在现代信息密集的工作环境中，能够快速获取和理解大量视觉信息变得越来越重要。多模态大语言模型（LLM）使得开发能够进行图像问答的视觉助手成为可能。在这篇文章中，我们将探讨如何使用名为`rag-chroma-multi-modal-multi-vector`的模板来创建一个专注于幻灯片分析的视觉助手。
## 引言
幻灯片通常包含图表和图形，这些视觉元素对于数据的理解和决策至关重要。本篇文章将指导您如何使用GPT-4V创建用于幻灯片的图像摘要，并借助Chroma存储和检索总结，以回答关于幻灯片的具体问题。
## 主要内容
### 幻灯片索引的创建
首先，我们需要将幻灯片作为一系列图像提取出来。然后使用GPT-4V对每个图像进行摘要。摘要会被嵌入到文本中，并存储在Chroma中以便检索。下面是创建幻灯片索引的步骤：
1. 将幻灯片提取为图像。
2. 使用GPT-4V对图像进行摘要。
3. 嵌入图像摘要并链接到原始图像。
4. 基于图像摘要和用户输入问题之间的相似性检索相关图像。
5. 将相关图像传递给GPT-4V进行答案合成。
### 数据存储
默认情况下，此模板使用本地文件存储来保存图像，并使用Chroma存储摘要。在生产环境中，可以考虑使用远程选项（例如Redis）来提高性能和稳定性。
### 环境设置
- 设置`OPENAI_API_KEY`环境变量以访问OpenAI GPT-4V。
- 如果使用`UpstashRedisByteStore`，需设置`UPSTASH_URL`和`UPSTASH_TOKEN`环境变量。
## 代码示例
首先，确保安装LangChain CLI：
```bash
pip install -U langchain-cli
创建新项目并添加此包：
langchain app new my-app --package rag-chroma-multi-modal-multi-vector
然后，在server.py文件中添加以下代码：
from rag_chroma_multi_modal_multi_vector import chain as rag_chroma_multi_modal_chain_mv
add_routes(app, rag_chroma_multi_modal_chain_mv, path="/rag-chroma-multi-modal-multi-vector")
使用LangServe启动本地服务器：
langchain serve
使用API代理服务提高访问稳定性
这样就可以在本地访问应用：http://127.0.0.1:8000/docs
常见问题和解决方案
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网络限制问题：在某些地区，API的访问可能受到限制。在这种情况下，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。
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存储问题：如果在本地文件系统和Chroma之间切换存储选项时遇到问题，请确保环境变量正确配置，并选择合适的存储解决方案。
总结和进一步学习资源
通过使用多模态技术，我们可以显著提高对幻灯片中视觉信息的理解和分析能力。为了进一步学习，建议查看以下资源：
参考资料
- OpenAI GPT-4V 官方指南
- Chroma 文档
- LangChain 官方文档
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