从图像生成可查询标题：使用ImageCaptionLoader和Chroma的最佳实践

# 引言

在处理大量图像数据时，给每张图像自动生成描述性标题是一个有趣且重要的任务。这样做能帮助我们快速索引和检索图像，特别是在使用自然语言处理模型进行查询时。本文将介绍如何使用`ImageCaptionLoader`结合`Chroma`和`OpenAI`的工具快速生成和查询图像标题。

# 主要内容

## 1. 设置开发环境

首先，需要安装必要的Python库：

```bash
%pip install -qU transformers langchain_openai langchain_chroma

2. 准备图像数据

我们从Wikimedia准备了一组图像链接，这些图像将被用于生成描述性标题。

from langchain_community.document_loaders import ImageCaptionLoader

list_image_urls = [
    "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ec/Ara_ararauna_Luc_Viatour.jpg/1554px-Ara_ararauna_Luc_Viatour.jpg",
    "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/0c/1928_Model_A_Ford.jpg/640px-1928_Model_A_Ford.jpg",
]

3. 生成图像标题

使用ImageCaptionLoader加载并生成图像描述。ImageCaptionLoader利用了预训练的Salesforce BLIP模型来生成图像的标题。

loader = ImageCaptionLoader(images=list_image_urls)
list_docs = loader.l