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构建我自己的ChatGPT视觉应用：结合PaLM、KOSMOS-2和LlamaIndex
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
OpenAI的ChatGPT视觉能力开启了新篇章，开发者们探索视觉理解与对话AI的结合。作者创建了一个多模态原型应用，利用KOSMOS-2进行图像描述，并结合Google的PaLM API实现深度对话。该应用允许用户上传图像并进行实时互动，界面友好，旨在推动视觉语言应用的发展。
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关键要点
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OpenAI的ChatGPT视觉能力开启了新的篇章，推动视觉理解与对话AI的结合。
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作者创建了一个多模态原型应用，利用KOSMOS-2进行图像描述，并结合Google的PaLM API实现深度对话。
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该应用允许用户上传图像并进行实时互动，提供友好的用户界面。
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应用的核心是app.py脚本，整合了KOSMOS-2和PaLM，提供无缝的多模态体验。
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用户上传图像后，应用会生成相关的图像描述，并基于此进行对话。
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应用限制每个会话的消息数量为20条，以确保用户体验的流畅性。
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延伸问答
如何构建一个多模态视觉应用？
可以通过结合KOSMOS-2进行图像描述和Google的PaLM API实现深度对话来构建多模态视觉应用。
这个应用的主要功能是什么？
该应用允许用户上传图像并进行实时互动，自动生成图像描述，并基于此进行对话。
应用如何处理用户上传的图像？
用户上传图像后，应用会调用KOSMOS-2生成相关的图像描述，并以此为基础进行对话。
应用的用户界面是怎样的？
应用使用Streamlit构建，提供友好的用户界面，便于用户上传图像和进行互动。
这个应用对会话有何限制？
应用限制每个会话的消息数量为20条，以确保用户体验的流畅性。
如何实现应用的对话深度？
通过结合Google的PaLM API，应用能够提供丰富和细致的对话体验。
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