在日常工作中，演示文稿（Slide Deck）往往充满了各种信息密集的可视化元素，例如图表和图形。如何快速从这些视觉信息中提取洞见，是许多专业人士面临的挑战。随着多模态LLM（大型语言模型）的发展，我们可以利用GPT-4V这样的技术，来构建一个能够对幻灯片中的图像进行问答的视觉助手。本文将介绍如何使用RAG-Chroma多模态多向量技术来实现这一目标。
1. 环境准备
要开始使用RAG-Chroma多模态多向量技术，我们首先需要设置环境变量。确保你已经有以下环境变量：
- ：用于访问OpenAI GPT-4V的API密钥。
- 和：如果你打算使用Upstash来存储图像，请设置这两个环境变量。
你还需要安装LangChain CLI：
2. 安装和配置项目
创建一个新的LangChain项目:
或者将包添加到现有项目中:
并在你的文件中添加以下代码以添加路由：
3. 处理和存储幻灯片
该模板的核心是能够将幻灯片转化为图像，然后利用GPT-4V生成图像摘要。生成的摘要会被存储在Chroma中，以便于在用户查询时快速检索相关图像。
- 幻灯片提取：将输入的PDF幻灯片转换为一系列图像。
- 图像摘要生成：使用GPT-4V生成每张图像的文本摘要。
- 嵌入存储：利用文本嵌入技术，将摘要存储到Chroma数据库中。
4. API代理服务
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。如在代码中可以使用作为API端点：
以下是一个简单的程序示例，展示如何创建一个幻灯片索引：
-
如何处理大规模幻灯片？
如果幻灯片数量很大，可以考虑将本地存储替换为远程存储（如Upstash和Redis），以提高查询性能。 -
如果图像摘要不准确怎么办？
可以调节GPT-4V的细致度或者结合人工校对来提高图像描述的准确性。
本文详细介绍了如何使用RAG-Chroma多模态多向量技术构建一个能够回答图像内容问题的视觉助手。通过结合GPT-4V和Chroma，你可以显著提高从幻灯片中获取信息的效率。
- LangChain documentation
- Upstash
- Chroma (假设存在官方文档)
- GPT-4V技术官方文档
- Upstash Redis API说明
- LangChain项目配置指南
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