使用RAG-Gemini实现强大的多模态视觉助手：全面指南

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布 · 215 阅读

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# 使用RAG-Gemini实现强大的多模态视觉助手：全面指南

## 引言
在现代信息驱动的世界中，幻灯片通常包含复杂的图形和图表，理解这些内容对业务决策至关重要。本文将介绍如何使用RAG-Gemini创建一个视觉助手，它能够处理包含图像的演示文稿并回答相关问题。这可以为数据分析和业务报告提供显著的帮助。

## 主要内容

### 多模态嵌入与OpenCLIP
RAG-Gemini利用OpenCLIP的多模态嵌入，将幻灯片中的图像转换为可搜索的嵌入。这些嵌入存储在Chroma中，以便于快速检索。

### 安装与环境设置
1. **安装依赖**：使用`poetry install`安装必要的软件包。
2. **设置环境变量**：确保设置`GOOGLE_API_KEY`以访问Google Gemini。
3. **运行索引创建脚本**：执行`python ingest.py`来创建幻灯片的索引。

### 模型选择与存储
- 默认情况下，使用ViT-H-14模型嵌入图像。可以在`ingest.py`中选择其他模型。
- 存储使用Chroma，以便在未来查询时快速访问。

### 使用RAG-Gemini进行问答
RAG-Gemini通过多模态嵌入检索相关幻灯片，然后将其传递给Google Gemini进行答案合成。例如：
```python
from rag_gemini_multi_modal import chain as rag_gemini_multi_modal_chain
add_routes(app, rag_gemini_multi_modal_chain, path="/rag-gemini-multi-modal")

由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务，确保稳定访问{AI_URL}。

代码示例

以下是一个简化的代码示例，展示如何设置RAG-Gemini项目：

# 安装LangChain CLI
!pip install -U langchain-cli

# 创建新项目并安装包
!langchain app new my-app --package rag-gemini-multi-modal

# 添加到现有项目
from rag_gemini_multi_modal import chain as rag_gemini_multi_modal_chain
add_routes(app, rag_gemini_multi_modal_chain, path="/rag-gemini-multi-modal")

# 使用LangChain服务
langchain serve  # 启动FastAPI服务器