使用 llama-index ImageOutputQueryTransform 类从 GPT-3 中高效提取图像

从 GPT-3 中提取图像：使用 llama-index ImageOutputQueryTransform 类

摘要

llama-index ImageOutputQueryTransform 类使开发人员能够从 GPT-3 中提取图像并将其包含在查询响应中。本指南将提供逐步说明，以演示如何正确使用此类，避免常见错误并优化图像显示。

问题识别

在使用 ImageOutputQueryTransform 类时，开发人员可能会遇到两个主要问题：

• 类使用错误： 将 width 参数设置为非 None 值会导致图像无法正确显示。
• 显示函数使用不当： 使用 display_response 函数打印响应，而不是以交互方式显示。

解决方案

要正确使用 ImageOutputQueryTransform 类，请遵循以下步骤：

1. 安装依赖项： 安装 llama-index 库及其依赖项。
2. 创建查询引擎： 创建一个查询引擎，指定 ImageOutputQueryTransform 类作为查询转换。确保将 width 参数设置为 None。
3. 发出查询： 向查询引擎发送一个提示，指示 GPT-3 从响应中提取图像。
4. 显示响应： 使用 notebook_display_response 函数以交互方式显示响应，以便正确显示图像。

示例代码

from llama_index import *

receipt_documents = SimpleDirectoryReader().load_data()
receipts_index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(receipt_documents)
query_engine = TransformQueryEngine(query_engine=receipts_index.as_query_engine(),
                   query_transform=ImageOutputQueryTransform(width=None))

receipts_response = query_engine.query("Show me receipts from my last visit to McDonald's.")
notebook_display_response(receipts_response)

结论

通过正确使用 ImageOutputQueryTransform 类，开发人员可以充分利用 llama-index 库，从 GPT-3 中提取高质量的图像并丰富查询响应。遵循本指南中的说明可以避免常见错误并确保图像的正确显示。

常见问题解答

1. 如何调整图像的尺寸？
ImageOutputQueryTransform 类提供了 height 和 width 参数，用于指定图像的所需尺寸。将这些参数设置为 None 会自动调整图像的尺寸以适应可用空间。

2. 如何在响应中包含多个图像？
ImageOutputQueryTransform 类支持通过将 GPT-3 输出的图像 URL 存储在列表中来包含多个图像。在显示响应时，可以迭代此列表并显示每个图像。

3. 如何处理图像损坏？
如果 GPT-3 返回损坏的图像，可以使用备用图像或向用户显示错误消息。

4. 是否有图像数量限制？
没有图像数量限制，但过多的图像可能会导致查询响应性能下降。

5. ImageOutputQueryTransform 类是否支持所有图像格式？
ImageOutputQueryTransform 类支持常见的图像格式，如 JPEG、PNG 和 GIF。但是，它不保证支持所有图像格式。