快速上手：使用Redis实现多模态多向量检索

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：

1. 提取PDF幻灯片为一系列图像。
2. 使用GPT-4V为每张图像生成简要总结。
3. 对图像总结进行文本嵌入，并存储在Redis中。
4. 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

1. 安装和启动环境：

   poetry install
   poetry shell
   

2. 创建幻灯片索引：

   python ingest.py
   

3. 启动LangChain应用：

   pip