技术背景介绍

随着大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的迅速发展，多模态接口逐渐成为一种趋势。Ollama 提供双支持的 LLM（如文本和图像输入），通过结合多模态功能可以让用户更直接地处理更丰富的上下文信息。

在本文中，我们将聚焦于如何在 Ollama 的模型（如 bakllava）中结合图像与文本，用 LangChain 库中的 langchain-ollama 插件进行调用和上下文绑定。

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核心原理解析

Ollama 的 LLM 支持通过绑定图像和文本数据的多模态上下文来提升生成的准确性。尤其针对复杂场景（如业务报表分析、图像标注生成等），绑定多模态数据可以提供额外的语义信息，使模型的生成输出更贴合实际需求。

LangChain 提供了用于封装和管理 Ollama 模型的能力，通过 bind 方法可以将图像上下文与文本问题联动，从而实现多模态处理。

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代码实现演示

1. 安装必要库

在开始之前，需要确保安装了 langchain-ollama：

pip install -U langchain-ollama

2. 下载及设置 Ollama 模型

确保已下载并运行本地 Ollama 实例：

ollama pull bakllava

3. 图像与文本结合的 LLM 调用

以下代码示例展示了如何通过 LangChain 与 Ollama 模型交互，并将图像绑定到上下文中。

图像处理与转换工具

import base64
from io import BytesIO
from PIL import Image

def convert_to_base64(pil_image):
    """
    将 PIL 图像转换为 Base64 格式字符串
    """
    buffered = BytesIO()
    pil_image.save(buffered, format="JPEG")  # 可调整为 PNG 等格式
    img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("utf-8")
    return img_str

def load_and_convert_image(file_path):
    """
    加载本地图像文件并转换为 Base64 格式字符串
    """
    pil_image = Image.open(file_path)
    return convert_to_base64(pil_image)

# 示例图像路径
file_path = "./chart_example.jpg"
image_b64 = load_and_convert_image(file_path)

调用 LangChain-Ollama

from langchain_ollama import OllamaLLM

# 加载 Ollama 模型 (bakllava 为支持图像的多模态模型)
llm = OllamaLLM(model="bakllava")

# 绑定图像上下文
llm_with_image_context = llm.bind(images=[image_b64])

# 提问（结合绑定的图像）
response = llm_with_image_context.invoke("What is the dollar based gross retention rate:")
print(response)

示例输出

假设图像中为某商业数据图表，根据绑定的上下文，模型可能生成：

90%

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应用场景分析

1. 商业数据分析

   • 通过绑定图表信息，直接基于图片内容回答报表相关问题（如净留存率分析、增长趋势预测）。

2. 多模态搜索

   • 结合图像和文本搜索，帮助快速定位社会事件、科学研究等数据。

3. 教育与培训

   • 在教育领域，教师可以上传图片（如题目中的图形）并提问问题，从而生成解析。

4. 医疗影像辅助

   • 上传医学影像（如X光片或CT图）并提问问题，生成相关诊断建议。

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实践建议

1. 确保多模态数据的质量
   提供的图像和问题应尽量清晰，与预期的分析目标紧密相关。

2. 探索更多 Ollama 模型
   不同模型在特定任务上表现可能存在差异，例如 llava 可能更适合医疗场景，而 bakllava 更适合商业分析。

3. 绑定多个上下文数据
   如果场景涉及多个图像或额外的文本，可以尝试绑定多重上下文以提升模型理解力。

4. 持续优化本地环境
   Ollama 的运行环境依赖计算资源较大，建议在性能较高的机器上部署本地实例。

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