打造你的视觉AI助手：RAG-Chroma多模态多向量技术详解

最新推荐文章于 2025-12-13 23:02:18 发布
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#人工智能 #python #算法

打造你的视觉AI助手：RAG-Chroma多模态多向量技术详解

引言

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。

主要内容

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：

  • OPENAI_API_KEY：用于访问OpenAI GPT-4V的API密钥。
  • UPSTASH_URL和UPSTASH_TOKEN：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：

pip install -U langchain-cli

2. 安装和配置项目

创建一个新的LangChain项目:

langchain app new my-app --package rag-chroma-multi-modal-multi-vector
</
最低0.47元/天 解锁文章
mmlihaio
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python利用向量数据库chroma实现RAG检索增强生成
Cachel Wood的博客
04-27 2335
向量数据库chroma教程RAG的全称是，中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念，这使它们能够生成准确且符合上下文的答案，同时能够减少模型幻觉。知识更新问题最先进的LLM会接受大量的训练数据，将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中。然而，当我们在提示大模型生成训练数据之外的知识时，例如最新知识、特定领域知识等，LLM的输出可能会导致事实不准确，这就是我们常说的模型幻觉。即LLM的知识不可能实时更新。简单来说，RAG对于LLM来说就像学生的开卷考试一样。
探索检索增强生成（RAG）技术的无限可能：Vector+KG RAG、Self-RAG、多向量检索器多模态RAG集成
丨汀、的博客
01-09 4852
探索检索增强生成（RAG）技术的无限可能：Vector+KG RAG、Self-RAG、多向量检索器多模态RAG集成
如何利用向量数据库chroma实现RAG检索增强生成？
雨落
03-04 1273
（1）支持多模态数据如果知识库包含图像或视频，可以使用多模态嵌入模型（如 CLIP）生成嵌入。（2）优化检索性能使用更高效的 ANN 算法（如 HNSW 或 IVF）加速向量检索。对大规模数据集进行分片存储。（3）提升生成质量使用更大、更先进的生成模型（如 GPT-3、GPT-4 或 T5）。引入强化学习微调（RLHF）提升生成内容的质量。通过以上方法，你可以轻松实现基于 Chroma 的 RAG 检索增强生成系统，并将其应用于问答系统、对话系统等场景。
探索RAG-Chroma：使用LangChain和Chroma进行问答系统
mmlihaio的博客
09-30 696
RAG-Chroma是一个结合Chroma向量存储和OpenAI模型的强大工具，专门用于构建问答系统。通过索引热门博客文章，它可以快速有效地响应用户的问题。RAG-Chroma为构建有效的问答系统提供了一种集成化的解决方案。开发者可以通过LangChain和Chroma的结合实现快速的项目部署和优化。LangChain 文档Chroma 项目页面OpenAI API 使用指南。
基于LLama3、Langchain,Chroma 构建RAG
weixin_41870426的博客
05-05 4793
使用Llama3 Langchain和ChromaDB创建一个检索增强生成（RAG）系统。这将允许我们询问有关我们的文档（未包含在训练数据中）的问题，而无需对大型语言模型（LLM）进行微调。在使用RAG时，首先要做一个检索步骤，从一个特殊的数据库中提取任何相关的文档，本文使用的是《欧盟人工智能法案》文本。
LLM:检索增强生成(RAG)
读万卷书 行万里路
04-03 1877
其基本思想是利用信息检索的技术，从大规模语料库(存储在向量数据库)中检索出与当前任务相关的文本片段，并将这些文本片段作为输入提供给生成模型，以引导生成模型产生更准确、更相关的文本输出。通过预训练的方式，GPT模型能够学习得到通用的文本表示，从而在各种自然语言处理任务中表现出色，包括文本生成、文本分类、问答等。简单地说，嵌入(Embedding)思想可以视为一种尝试通过用向量来表示所有东西的“本质”的方法，其特性是“相近的事物”由相近的数表示。参数调整输出的文本向量的维度。
打造高效多模态RAG系统：原理与评测方法详解
weixin_44872675的博客
06-05 1528
检索：从大规模文本数据库中查找与用户问题相关的片段。生成：将检索到的文本输入大语言模型（LLM），生成最终答案。忽略非文本信息：无法处理图像、表格等非结构化数据。上下文理解受限：仅依赖文本可能导致信息缺失或歧义。多模态RAG系统的评测是确保其有效性和可靠性的重要环节。通过EvalScope等框架，测试工程师可以全面评估系统的忠实度相关性和正确性，并针对性优化。本文提供了从文档解析、向量存储到生成评测的完整实践流程，结合代码示例与评测结果分析，帮助工程师快速构建高效的多模态RAG系统。
大模型之Spring AI实战系列（十一）：Spring Boot + OpenAI 集成本地向量数据库Chroma
寻道AI，探索AI无限可能！
05-22 9314
在前面的文章中，我们已经学习了如何使用 Spring AI 构建基础聊天服务、流式对话、上下文记忆、角色设定、动态提示词模板、结构化输出、语音识别与合成、图像生成等能力。本文将聚焦于**向量数据库（VectorStore）** 的集成与使用。 我们将基于 `spring-ai-openai-vectorStore` 示例项目，并结合本地部署的 [Chroma](https://docs.trychroma.com/) 向量数据库，详细介绍如何通过 Spring AI 集成 Chroma 、
解锁产品说明书的“视觉密码”：多模态 RAG 与 GPT-4 的深度融合 (AI应用与技术系列)
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09-03 419
在人工智能（AI）飞速发展的今天，大型语言模型（LLM）如 GPT-4，已经展现出强大的文本理解、生成和推理能力。当产品说明书包含丰富的图像信息时，基于文本的 RAG 系统会遇到“信息鸿沟”——它能检索到文本描述，但无法理解或利用与该文本关联的图像，从而丢失了用户查询中可能隐含的视觉线索。传统的文本模型（如 BERT, RoBERTa, Sentence-BERT）和图像模型（如 ResNet, VGG, ViT）各自生成其模态的嵌入向量，但这些向量通常在不同的空间中，无法直接进行跨模态的相似度比较。
使用Chroma进行RAG实现：从入门到精通
nseejrukjhad的博客
10-15 566
RAG是一种结合信息检索和生成模型的方法，用于提高问答系统的准确性。通过先检索相关信息，再生成精确回答，RAG能够在复杂任务中表现出色。本文介绍了如何使用Chroma和OpenAI实现RAG，并提供了简单的代码示例。LangChain官方文档OpenAI API文档FastAPI文档。
探索RAG与Chroma集成：提升问答系统效率的利器
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索和生成模型的技术，用于提高问答系统的准确性。Chroma是一个向量数据库，用于存储和检索文本向量，可以高效支持RAG架构。结合RAG和Chroma能显著提升信息检索系统的效率。
RAG系列：基于 DeepSeek + Chroma + LangChain 开发一个简单 RAG 系统
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接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。该系统包括检索器与生成器两部分，具体工作流程如下：对于用户输入的问题，检索器先搜索与该问题相关的文档，接着将检索到的文档与初始问题一起传递给生成器，即大语言模型，最后将模型生成的答案返回给用户。当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
RAG进阶：开源的AI原生向量数据库Chroma
沐雪架构师
04-22 1105
Chroma 是一款开源的向量数据库，专为高效存储和检索高维向量数据设计。其核心能力在于语义相似性搜索，支持文本、图像等嵌入向量的快速匹配，广泛应用于大模型上下文增强（RAG）、推荐系统、多模态检索等场景。与传统数据库不同，Chroma 基于向量距离（如余弦相似度、欧氏距离）衡量数据关联性，而非关键词匹配。灵活集成：支持自定义嵌入模型（如 OpenAI、HuggingFace），兼容 LangChain 等框架。多模式存储：内存模式用于开发调试，持久化模式支持生产环境数据落地。1. 什么是 Chroma？
【RAG落地利器】向量数据库Chroma入门教程
yanqianglifei的专栏
01-22 3705
高效管理文本嵌入与相似度搜索的向量数据库随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，向量数据库逐渐成为处理文本嵌入和相似度搜索的关键工具。Chroma是一个开源的向量数据库，专门设计用于存储和检索文本嵌入，帮助开发者更高效地构建基于大模型的应用。本文将带你了解Chroma的核心功能、设计理念以及如何使用它进行文本嵌入管理和相似度搜索。向量数据库是一种专门用于存储和检索高维向量数据的数据库。与传统的关系型数据库不同，向量数据库针对非结构化数据（如文本、图像等）的嵌入表示进行了优化。
构建更智能的视觉助手：使用RAG-Chroma多模态多向量来分析幻灯片
dsndnwfk的博客
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幻灯片提取与处理：将PDF格式的幻灯片拆分为单个图像。图像摘要生成：使用GPT-4V技术为每个图像生成文字摘要。嵌入与存储：将图像摘要进行文本嵌入，并存储在Chroma数据库中。检索与分析：根据用户的问题，从数据库中检索相关图像，并利用GPT-4V进行答案合成。本文介绍了如何使用RAG-Chroma多模态多向量技术来构建一个用于幻灯片分析的智能视觉助手。通过本文介绍的步骤，您可以显著提高从幻灯片中提取信息的效率。OpenAI API 文档Chroma 项目主页Upstash Redis 文档。
使用Chroma和LlamaIndex构建多模态检索系统
qq_29929123的博客
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在本篇文章中，我们将介绍如何使用Chroma和LlamaIndex构建一个多模态检索系统。Chroma是一个专为开发者生产力和幸福感设计的AI原生开源向量数据库，本教程将展示如何在其中创建多模态索引并进行检索。
使用RAG和Chroma：增强您应用的问答能力
dfvcbipanjr的博客
11-08 284
通过集成RAG和Chroma，我们可以显著提高应用程序的问答能力。
构建基于RAG和Chroma的多模态多向量检索系统：实现智能幻灯片分析
ppoojjj的博客
08-15 1029
本文介绍了如何构建一个基于RAG和Chroma的多模态多向量检索系统，用于智能幻灯片分析。这个系统结合了GPT-4V的强大图像理解能力和Chroma的高效向量检索，为用户提供了一个能够理解和回答关于幻灯片内容问题的智能助手。OpenAI GPT-4V文档：了解最新的多模态AI能力LangChain文档：深入学习如何构建复杂的AI应用Chroma官方文档：探索更多向量数据库的高级用法。
大模型学习基础（五） 强化学习（Reinforcement Learning，RL）初步
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qq_56095294的博客
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前面的文章简单介绍过，传统的监督学习所使用的数据集是（特征，标签），有“标签”即明确的知晓正确的输出应该是什么。而实际的情况是，环境的状态S是由多个Si构成的，每训练一组S-a即训练一个多分类问题，把这些问题的损失函数（交叉熵）加在一起，即可训练出在不同的状态下应该使用什么动作。模型在选择一个动作之后，这个动作实际是对Environment发生，相应的Environment会给模型一个回馈Reward，然后再给模型一个新的Observation，模型继续选择新的动作，循环此过程。
Agno：极速轻量级多模态智能体框架详解
Agno轻量级多模态框架是一款专为现代人工智能应用开发而设计的高效、灵活且具备全模态支持能力的智能体开发框架。其核心设计理念在于“轻量”与“极速”，旨在解决传统多模态智能体框架（如LangGraph等）在初始化...
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