Spring AI - 多模态 - 感官世界图解
内容提要
人类以多种方式处理知识，同时跨越多种数据输入模式。机器学习的方法过去通常专注于处理单一模态的模型，但现在出现了一波新的多模态大型语言模型。这些模型能够接受多种输入，包括文本、图像、音频和视频，并通过整合这些输入生成文本响应。Spring AI的多模态能力使其能够同时理解和处理来自各种来源的信息。Spring AI的消息API支持多模态大型语言模型的集成，开发人员可以利用这些模型创建创新的解决方案。
延伸解读
多模态AI的历史回响
文章将多模态AI的兴起与17世纪教育家科门纽斯在《感官世界》中提出的学习原则相联系，强调人类本就通过多种感官同时处理信息。这一历史视角提醒我们，当前多模态模型并非全新概念，而是对自然学习方式的回归。Spring AI的多模态能力正是顺应这一趋势，让机器也能像人一样综合处理文本、图像、音频和视频。
Spring AI消息API的媒体字段限制
Spring AI的消息API通过内容字段处理文本，媒体字段添加图像、音频或视频。但需注意，媒体字段目前仅适用于用户输入消息，系统消息不支持。助手消息也只返回文本内容。这意味着若需生成非文本输出，开发者应使用专用的单模态模型。这一限制在集成多模态LLM时需提前规划。
从单模态到多模态的范式转变
过去机器学习常针对单一模态构建专用模型，如语音转文本或物体检测。如今GPT-4 Vision、Gemini Pro Vision等模型能同时接受多种输入并生成文本响应。Spring AI通过消息API抽象支持这些模型，开发者可轻松集成。这一转变降低了多模态应用开发门槛，但需注意不同LLM对媒体数据格式的支持差异。
未来扩展方向与当前局限
Spring AI计划重新设计文档API以支持多模态，类似消息API。目前AWS Bedrock Titan嵌入客户端已支持图像嵌入，但还需集成更多多模态嵌入服务，以实现多模态内容的编码、存储和向量搜索。这表明多模态支持仍在演进中，开发者应关注后续版本更新，以利用更完整的多模态能力。
Q&A
什么是多模态大型语言模型？
多模态大型语言模型能够接受多种输入，包括文本、图像、音频和视频，并通过整合这些输入生成文本响应。
Spring AI的消息API有什么功能？
Spring AI的消息API支持多模态大型语言模型的集成，允许用户输入文本和其他模态的内容，如图像和音频。
科门纽斯在《感官世界》中提出了什么学习原则？
科门纽斯提出的学习原则是“所有自然连接的事物应当结合教学”，强调多模态学习的重要性。
Spring AI如何处理来自不同来源的信息？
Spring AI的多模态能力使其能够同时理解和处理来自文本、图像、音频等多种来源的信息。
多模态AI的兴起对机器学习有什么影响？
多模态AI的兴起标志着机器学习从专注于单一模态模型转向能够处理多种输入的模型，推动了互联学习的实现。
Spring AI的最新版本提供了哪些新功能？
Spring AI的最新版本提供了对多模态支持的聊天客户端，并计划重新设计文档API以添加类似的多模态支持。
