【SpringAI】4.多模态提问

SpringAI多模态提问

概述

SpringAI支持多模态输入,允许AI模型同时处理文本和图像内容。这对于需要视觉理解的AI应用场景非常有用,如图像描述、视觉问答、图像分析等。
在这里插入图片描述

核心概念

1. Media类

SpringAI使用Media类来表示多模态内容,支持图像、音频、视频等多种媒体类型。

2. UserMessage构建器

通过UserMessage.builder()可以构建包含媒体内容的消息,支持同时传递文本和媒体文件。

关键代码实现

1. 多模态消息构建
@PostMapping(value = "/generateStreamWithFile", consumes = "application/json", produces = "text/event-stream;charset=UTF-8")
public Flux<FluxVO> generateStreamWithFile(@RequestBody QuestionVO body) {
   
   
    String model = body.getModel();
    
    // 1. 将Base64编码的图像转换为Media对象
    List<Media
### SpringAI 1.00M 多模态版本特性 SpringAI 1.00M 的多模态版本具备强大的跨媒体理解和生成能力,可以处理文本、图像等多种形式的数据。该模型通过深度融合学习框架,在训练过程中充分利用了大量标注的多模态数据集,从而提高了对于复杂场景的理解精度。 #### 主要特点包括: - **高效能计算优化**:针对硬件加速进行了特别设计,能够在GPU集群环境中实现快速推理和服务部署。 - **丰富的预训练资源**:提供了经过大规模语料库和视觉素材共同训练得到的基础权重文件,方便开发者在此基础上进一步定制化开发应用。 - **灵活易用API接口**:封装了一系列易于集成的功能模块,使得第三方应用程序可以通过简单的HTTP请求调用来完成复杂的交互任务[^1]。 ### 使用指南 为了便于用户获取并利用这一先进工具,官方推荐按照如下方式操作来下载及初始化环境设置: ```python from modelscope import snapshot_download from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = 'springai/SpringAI-MultiModal' revision = 'v1.00M' # 下载模型到指定目录 local_dir = "/path/to/save/SpringAI" snapshot_download(repo_id=model_id, revision=revision, local_dir=local_dir) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(local_dir) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(local_dir) ``` 这段代码展示了如何从远程仓库拉取最新版次的SpringAI多模态大模型,并将其保存于本地路径下以便后续加载使用。
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