2024-07-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Nous montrons ici comment transmettre une entrée multimodale directement au modèle. Pour les autres fournisseurs de modèles prenant en charge l'entrée multimodale, langchain fournit une logique inhérente à la classe pour la conversion au format souhaité.
La manière la plus courante de transmettre une image est sous forme de chaîne d'octets. Cela devrait fonctionner pour la plupart des ensembles modèles.
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)
Nous pouvons fournir directement l'URL de l'image dans le bloc de contenu de type "image_URL". Notez cependant que seuls certains fournisseurs de modèles prennent en charge cette fonctionnalité.
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)
Nous pouvons également télécharger plusieurs images.
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)
Nous décrivons ici comment utiliser des modèles d'invite pour formater les entrées multimodales des modèles.
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}"},
}
],
),
]
)
Nous pouvons également transmettre plusieurs images au modèle.
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)