构建多模态幻灯片助理：基于GPT-4V和Chroma的解决方案

在当今信息驱动的时代，能够快速从丰富的视觉数据中提取关键信息变得越来越重要。多模态大型语言模型(LLMs)提供了一种能整合文本和图像理解的方式，为图像问答和视觉助理等应用奠定了基础。本文将详细介绍如何使用GPT-4V创建一个能够分析幻灯片中的图像并回答相关问题的视觉助理。

技术背景介绍

幻灯片通常包含大量的视觉信息，如图表和图形。结合多模态LLMs的能力，我们可以开发一种能自动从这些视觉数据中提取信息的系统。本文的解决方案基于GPT-4V，它可以为每个幻灯片中的图像生成摘要，并将这些摘要嵌入到Chroma中，从而实现智能问答。

核心原理解析

解决方案通过以下几个步骤实现：

1. 提取幻灯片图像：将幻灯片（PDF格式）中的每一页提取为图像。
2. 图像摘要生成：使用GPT-4V为每个图像生成一个文本摘要。
3. 摘要嵌入存储：利用文本嵌入将这些摘要存储在Chroma中。
4. 相关图像检索：根据用户的提问，通过计算问题与摘要之间的相似度来检索相关图像。
5. 答案合成：将检索到的图像传入GPT-4V，用于生成问题的答案。

代码实现演示

首先，我们要创建一个索引来处理幻灯片中的图像：

poetry install
python ingest.py

以下是Python代码实现主要