使用RAG-Chroma多模态技术创建视觉辅助助手

在现代商业环境中，幻灯片演示文稿中通常包含许多图表和图形信息，这些视觉元素常常在传达复杂信息中起到关键作用。为了从这些视觉资源中提取有用的信息，我们可以借助多模态大型语言模型（LLM），利用先进的技术如OpenCLIP和GPT-4V，创建一个智能的视觉辅助助手。

技术背景介绍

多模态LLM使得视觉问答系统成为可能。通过将文本和视觉信息映射到同一嵌入空间，我们可以实现图像和文本之间的语义匹配。这篇文章将探讨如何使用RAG-Chroma多模态模板来开发一个能处理幻灯片文档的视觉助手。这项技术利用OpenCLIP的嵌入和GPT-4V进行答案合成，帮助用户从幻灯片中提取相关信息。

核心原理解析

在RAG-Chroma多模态模型中，幻灯片的所有图像都会通过OpenCLIP嵌入到Chroma数据库中。当用户提出问题时，系统会检索相关的幻灯片，并通过GPT-4V生成答案。其核心优势在于利用多模态嵌入，实现跨模态的信息检索和问答。

代码实现演示

环境设置

首先，确保您拥有LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

安装和配置

创建新的LangChain项目并安装RAG-Chroma多模态包：

langchain app new my-app --package rag-chroma-multi-modal

如果是现有项目，可以运行：

langchain app add rag-chroma-multi-modal

并在server.py文件中添加以下代码：

from rag_chroma_multi_modal import chain as rag_chroma_multi_modal_chain

add_routes(app, rag_chroma_multi_modal_chain, path="/rag-chroma-multi-modal")

对于LangSmith的可选配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

数据索引

将幻灯片以PDF格式放入/docs目录，然后运行以下命令生成索引：

poetry install
python ingest.py

此过程会将PDF中的图像嵌入到Chroma中。可以根据需要在ingest.py文件中选择不同的OpenCLIP嵌入模型。

启动服务

在目录内启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动FastAPI应用，您可以通过http://localhost:8000/rag-chroma-multi-modal/playground访问它。

应用场景分析

此技术可应用于各类涉及图文并重的场景，如商业报告、研究论文以及教育讲义。在回答关于数据可视化的信息或从复杂的图形中提取见解时，RAG-Chroma多模态助手提供了一种高效且智能的解决方案。

实践建议

嵌入选择：根据具体内存要求和性能需求选择合适的OpenCLIP模型。
环境设置：确保OpenAI API Key和LangChain设置正确，以便完整使用服务。
问题设计：精心设计输入问题以最大化模型的回答质量和相关性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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