LangChain —— 多模态大模型的 prompt template

文章目录


一、如何直接将多模态数据传输给模型

在这里,我们演示了如何将多模式输入直接传递给模型。对于其他的支持多模态输入的模型提供者,langchain 在类中提供了内在逻辑来转化为期待的格式。

传入图像最常用的方法是将其作为字节字符串传入。这应该适用于大多数模型集成。

python 复制代码
import base64
import httpx

image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
image_data = base64.b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

message = HumanMessage(
    content=[
        {"type": "text", "text": "describe the weather in this image"},
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}"},
        },
    ],
)
response = model.invoke([message])
print(response.content)

我们可以直接在"image_URL"类型的内容块中提供图像URL。但是注意,只有一些模型提供程序支持此功能。

python 复制代码
message = HumanMessage(
    content=[
        {"type": "text", "text": "describe the weather in this image"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
    ],
)
response = model.invoke([message])
print(response.content)

我们也可以传多个图片。

python 复制代码
message = HumanMessage(
    content=[
        {"type": "text", "text": "are these two images the same?"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
    ],
)
response = model.invoke([message])
print(response.content)

二、如何使用 mutimodal prompts

在这里,我们将描述一下怎么使用 prompt templates 来为模型格式化 multimodal imputs。

python 复制代码
import base64
import httpx

image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
image_data = base64.b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "Describe the image provided"),
        (
            "user",
            [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,{image_data}"},
                }
            ],
        ),
    ]
)

我们也可以给模型传入多个图片。

python 复制代码
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "compare the two pictures provided"),
        (
            "user",
            [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,{image_data1}"},
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,{image_data2}"},
                },
            ],
        ),
    ]
)

chain = prompt | model

response = chain.invoke({"image_data1": image_data, "image_data2": image_data})
print(response.content)
相关推荐
方大刚23318 小时前
【Tools】Prompt Engineering简介
prompt
nfgo18 小时前
AI prompt(提示词)
gpt·prompt
baby_hua19 小时前
The Prompt Report 2
prompt
营赢盈英3 天前
How can I change from OpenAI to ChatOpenAI in langchain and Flask?
python·langchain·flask·openai api·py-langchain
AIGC设计所4 天前
AI绘画时代的自媒体引流攻略:如何实现粉丝暴涨与盈利
人工智能·ai作画·stable diffusion·prompt·aigc·媒体
日出_11276 天前
论文解读:Prompt-aligned Gradient for Prompt Tuning
人工智能·机器学习·prompt
yuanlaile6 天前
AI人工智能_Prompt提示词工程如何生成API接口文档
人工智能·prompt
风雨中的小七7 天前
解密Prompt系列37. RAG之前置决策何时联网的多种策略
prompt
Way_X7 天前
[LLM][Prompt Engineering]:思维链(CoT)
prompt
SAP-nkGavin8 天前
有关Prompt Engineering(提示词工程)的一些总结
人工智能·chatgpt·prompt