非洲 AI 不发达，看看这份PPT，受益匪浅
非洲有大量的工程+机器学习人才，他们渴望学习、努力工作和进步。
大家好，我是老章
看到我关注的一位博主在首届非洲 @LangChainAI 聚会上的一个演示PPT，主题是“使用 LangChain 构建生产就绪的 LLM 应用程序” 。
很好奇在非洲推广AI、LLM会讲些什么，但是没有找到视频，只有一份PPT。
这里就截取其中几张，稍微扩展看看都有哪些内容。
如果需要原版可以微信（mindszhang）找我要一下
这里介绍了多模态的重要性，因为大量信息包含在图像（视频也可以视作图像）和表格中。
PPT中有个来源链接：https://cloudedjudgement.substack.com/p/clouded-judgement-111023
这篇文章由Jamin Ball撰写，涵盖了关于OpenAI和Datadog近期发展的分析以及软件即服务（SaaS）公司的市场表现和估值，作者预测2024年将是AI应用的爆发之年
这张片子标题是“纯RAG会失败”，RAG（检索增强生成）这个前几天我在介绍吴恩达新课中有介绍。
配图是pdf chatbot 的架构图，这个项目是一个使用GPT-4和LangChain创建的聊天机器人，专门设计来处理和回应关于大型PDF文档的查询。用户可以通过这个聊天机器人提出问题，它会通过理解和检索PDF文档中的内容来回答这些问题。项目的技术栈包括LangChain、Pinecone、Typescript、OpenAI和Next.js。LangChain是一个框架，用于构建可扩展的AI/LLM应用程序和聊天机器人。Pinecone是一个向量存储系统，用于存储嵌入向量和文本形式的PDF文档，以便于后续检索相似文档。
项目地址：https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain
标题：各种多模态RAG解决方案
介绍了利用多向量检索器来达到这个效果的方法：
- Option 1:
使用多模态嵌入（如 CLIP）来嵌入图像和文本
利用相似性搜索检索图像和文本
将原始图像和文本块传递给多模态大语言模型以合成答案 - Option 2:
使用多模态大语言模型（如 GPT-4V、LLaVA 或 FUYU-8b）从图像中生成文本摘要
嵌入并检索文本
将文本块传递给大语言模型以合成答案 - Option 3:
使用多模态大语言模型（如 GPT-4V、LLaVA 或 FUYU-8b）从图像中生成文本摘要
将图像摘要嵌入并与原始图像的引用一起检索
将原始图像和文本块传递给多模态大语言模型以合成答案
标题：多模态RAG基准测试，介绍三种方案基准测试的表现。
数据来源：https://smith.langchain.com/public/b738420f-3cd5-46c4-a0e1-894aff3cf37e/d
这页PPT重点介绍第三种方案并付了示例代码。
- 使用 Unstructured 来解析文档（PDFs）中的图像、文本和表格。
- 使用带有 Chroma 的多向量检索器来存储原始文本和图像以及它们的摘要以便检索。
- 使用 GPT-4V 进行图像摘要（用于检索）以及从图像和文本（或表格）的联合审查中合成最终答案。
示例代码：https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/cookbook/Multi_modal_RAG.ipynb
这里演示了利用 Chroma 实现了多模态 RAG，并且整合了多模态 OpenCLIP 的嵌入功能以及 OpenAI 的 GPT-4V 技术。
示例代码：https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/master/templates/rag-chroma-multi-modal
后面几张PPT演示了示例代码的执行结果，使用自然语言检索相关图片。
怎么样？非洲AI真的不发达吗？
