用通俗易懂的方式讲解大模型：使用 LangChain 和大模型生成海报文案

最近看到某平台在推 LangChain 的课程，其中有个示例是让 LangChain 来生成图片的营销文案，我觉得这个示例挺有意思的，于是就想自己实现一下，顺便加深一下 LangChain 的学习。

今天就介绍一下如何使用 LangChain 来实现这个功能，并且介绍其中的实现细节，看完保证你也可以自己实现一个类似的功能。

学习目标

根据原示例的描述，是使用 LangChain 做一个可以将图片转换成文案的 Demo 程序，但这样功能可能比较简单，我们可以增加一些挑战，比如在输入参数中除了图片外，再增加一个主题的参数，生成的文案可以根据主题而变化，这样可以满足更多的需求。同时我们还可以做一个 WebUI，让用户可以通过浏览器来使用这个功能。目标如下：

• 使用 LangChain 实现图片转文案的功能

• 图片生成的文案可以根据主题而变化

• 可以通过一个 WebUI 页面来使用该功能

通俗易懂讲解大模型系列

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技术交流

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实现原理

海报文案生成的过程主要分两步：

• 先将图片转换成一段文字描述，这段文字可以精准描述图片中的内容

• 再将这段文字描述进行加工，生成简短、优雅且有吸引力的文案

这些操作都需要用到模型，将图片转成文字需要用到一些图生文模型，但一般的图生文模型都是基于英文的，所以生成出来的文字描述也是英文的，但没有关系，在后面的步骤中，我们可以用 LLM（大语言模型）将英文转换成中文，我们可以通过提示词工程技术来让 LLM 根据图片文字描述和主题来生成更有意境的中文文案。

图生文模型

首先我们需要让程序知道图片的内容是什么，我们可以用图生文的模型来获取图片描述。这里我们使用 Salesforce 的blip-image-captioning-base模型，该模型可以将图片转成一段简短的英文描述，它在 HuggingFace 上提供了免费的 API 供人们使用，我们可以调用它的免费 API 来进行图片转文字，示例代码如下：

import os
import requests

def image_to_text_by_file_path(image_path: str) -> str:
    API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Salesforce/blip-image-captioning-base"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('HUGGING_FACE_API')}"} # 需要先设置 HuggingFace 上的 token
    with open(image_path, "rb") as f:
        data = f.read()
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=data)
    img_desc = response.json()
    return img_desc[0]["generated_text"]

代码中通过发送 post 请求来调用 API，请求参数是图片文件路径，调用 API 需要用到 HuggingFace 上的账号 token，请自行申请。这个 API 虽然是免费的，但有速率限制，你也可以在 HuggingFace 上基于这个模型部署自己的 API.

提示词工程

得到图片的文字描述之后，我们就可以用 LLM 来生成中文文案了，这一步的重点是提示词的构建，下面的代码示例中提供了一个可以满足需求的提示词模板，代码中调用 OpenAI 的 GPT3.5 模型来生成结果，示例代码如下：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage

def generate_chinese_desc(img_desc: str, theme: str) -> str:
    chat = ChatOpenAI(temperature=1, model="gpt-3.5-turbo-0613")
    prompt = f"""
        You are a poster copywriting expert proficient in ancient Chinese classical literature.
        You can redesign a textual description of an image into the style of classical Chinese,
        producing 1 short yet profound classical Chinese copies, each not exceeding 10 words.
        These copies should align with a theme described within the $$$ symbols.
        The image's textual description is wrapped in ### symbols.
        The final result should only contain the Chinese copy, without any additional information or the $ and # symbols.
        Take a deep breath and think step by step.

        image theme: $$${theme}$$$
        image description: ###{img_desc}###
    """
    messages = [HumanMessage(content=prompt)]
    result = chat(messages)
    return result.content

我们来了解下这段提示词：

• 我们的提示词是英文的，因为英文提示词在 GPT 中效果更好。

• 我们让 LLM 扮演一个精通中国古代文言文的海报文案专家，可以将一段图片的文字描述重新用文言文形式进行设计，因为我觉得古文的意境来做文案效果会更好。

• 图片和主题分别用不同的符号包裹以示区分。

• 提醒 LLM 输出结果不要包含额外的信息，特别是一些偶尔会在结果中出现的符号。

• 最后使用特殊的提示词关键字深呼吸和一步一步思考，来让 LLM 推理的效果更佳。

在示例代码中我们将 LLM 的 temperature 参数设为 1，这样可以让 LLM 生成的结果更具创造性。当然你也可以在这个提示词上再自行修改，看能否得到更好的效果，提示词构建本身就是一个不断优化迭代的过程。

LangChain Agent

有了图生文模型和提示词工程后，我们就可以实现图片转文案的功能了，首先我们使用 LangChain 的 Agent 模块来实现这个功能，在创建 Agent 之前我们需要先创建一个工具方法，这个工具方法会被 Agent 调用，示例代码如下：

from langchain.agents import tool

@tool()
def generate_poster_text(image_path: str, theme: str) -> str:
    """giva a image path and a theme to generate the copywriter in Chinese"""
    img_desc = image_to_text_by_file_path(image_path)
    result = generate_chinese_desc(img_desc, theme)
    return result

我们用 LangChain 的@tool标签来创建一个工具方法，这个工具方法分别调用了之前示例代码中的 2 个方法，将图片转成文字描述和将图片描述转成中文文案。注意 LangChain 中的工具方法需要定义方法描述，就是方法名下面一行，Agent 会根据这个方法的描述来决定是否调用这个工具。

然后创建一个 Agent，示例代码如下：

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType

def agent_output(promt: str) -> str:
    llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-0613")
    tools = [multi_input_tool()]

    agent = initialize_agent(
        tools,
        llm,
        agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
        verbose=True,)

    result = agent.run(promt)
    return result

我们使用 initialize_agent方法来创建一个 Agent，这个方法接收一个工具列表和一个 LLM 模型，以及设置 Agent 的类型，这里我们使用的是AgentType.OPENAI_FUNCTIONS，更多的 Agent 类型可以查看 LangChain 的这个文档[2]。我们还将 Agent 中的verbose参数设置为 True，这样可以看到 Agent 内部的运行过程，方便调试。

最后运行一下这个 Agent，示例代码如下：

if __name__ == "__main__":
    print(
        agent_output(
            "Use the generate_poster_text tool to generate the text content of the file 'img/flower.jpeg' and the theme is 'Love'"
        )
    )

在 Agent 的提示词中，我们要求 Agent 使用哪个工具，并且告诉它图片的路径和主题，运行结果如下：

> Entering new AgentExecutor chain...

Invoking: `generate_poster_text` with `{'tool_input': {'image_path': 'img/flower.jpeg', 'theme': 'Love'}}`


花束若相伴，万物皆独醉。The generated text content for the image 'img/flower.jpeg' with the theme 'Love' is: "花束若相伴，万物皆独醉。"

> Finished chain.
The generated text content for the image 'img/flower.jpeg' with the theme 'Love' is: "花束若相伴，万物皆独醉。"

可以看到最终 Agent 生成的文案是：花束若相伴，万物皆独醉，看起来效果还不错。

LangChain 多参数工具

刚才我们定义了工具方法后，其实还需要将这个工具方法形成一个工具，创建工具的示例代码如下：

from langchain.agents import Tool

def create_tool():
    return Tool(
        name="generate_poster_text",
        func=generate_poster_text.run,
        description="giva a image path and a theme to generate the copywriter in Chinese.",
    )

但通过这个方式创建的工具只能接收一个参数，多参数的话运行方法会报错，在我们的示例中我们需要传递图片路径和主题 2 个参数。好在 LangChain 提供了 2 种方法来解决这个问题。

格式化参数方法

这种方法的核心思想就是将多个参数合并成一个参数，然后用分隔符来分隔，比如我们示例中的图片路径和主题参数，可以用img/flower.jpeg,Love这样的格式来表示，然后在工具方法中再将这个参数拆分成多个参数，示例代码如下：

@tool()
def generate_poster_text_string_format(input: str) -> str:
    """giva a image path and a theme to generate the copywriter in Chinese"""
    [image_path, theme] = input.split(",")
    img_desc = image_to_text_by_file_path(image_path)
    result = generate_chinese_desc(img_desc, theme)
    return result

我们重新定义了一个工具方法，这个方法只接受一个参数，然后在方法内部我们将方法参数拆分成多个参数，再调用之前的方法来实现图片转文案的功能。这种方式需要我们在工具的描述中写明参数的组成方式，示例代码如下：

def string_format_tool():
    return Tool(
        name="generate_poster_text",
        func=generate_poster_text_string_format.run,
        description="giva a image and a theme to generate the copywriter in Chinese. The input to this tool should be a comma separated list of "
        "strings of length two. The first one is the value of image_path and the second one is the value of theme. "
        "For example, `cats.png,Love` would be the input if you want to get value of image_path to cats.png and value of theme to Love",
    )

在工具的描述字段中，我们写明了参数的有几个，参数名称是什么，以及用什么分隔符来连接，最后还给了一个示例，这样 LLM 在解析工具的时候就可以根据这个描述将多个参数整合成一个参数，然后再调用工具方法。

另外使用格式化参数方法，我们还需要将 Agent 的类型换成ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION，示例代码如下：

-agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
+agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,

最终 Agent 的运行结果如下：

> Entering new AgentExecutor chain...
I should use the generate_poster_text tool to generate the text content for the given image and theme.
Action: generate_poster_text
Action Input: flower.jpeg,Love
Observation: 花开如水，爱在静谧。
Thought:The generated text content for the image 'flower.jpeg' and the theme 'Love' is "花开如水，爱在静谧。"
Final Answer: 花开如水，爱在静谧。

> Finished chain.
花开如水，爱在静谧。

多输入参数方法

另外一种方法是使用StructuredTool来创建工具，这样创建出来的工具就可以支持多参数了，示例代码如下：

from langchain.tools import StructuredTool

def multi_input_tool():
    return StructuredTool.from_function(
        name="generate_poster_text",
        func=generate_poster_text.run,
        args_schema=GeneratePosterTextInput,
        description="giva a image path and a theme to generate the copywriter in Chinese.",
    )

这里我们不用添加过多的工具描述，但需要我们定义好工具方法中的参数结构，上面的代码中我们定义了一个GeneratePosterTextInput类，示例代码如下：

from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class GeneratePosterTextToolInput(BaseModel):
    image_path: str = Field(..., description="the image path")
    theme: str = Field(..., description="the theme name")


class GeneratePosterTextInput(BaseModel):
    tool_input: GeneratePosterTextToolInput

我们定义了一个GeneratePosterTextToolInput类，这个类中定义了 2 个参数，分别是图片路径和主题，然后我们再定义一个GeneratePosterTextInput类，这个类中定义了一个tool_input参数，这个参数的类型就是GeneratePosterTextToolInput，这样就定义好了工具方法的参数结构。所有的多参数都必须包含在tool_input这个属性中，这样 Agent 才能正确的调用工具方法，否则 Agent 会报参数不匹配的错误。

如果没有定义参数的数据结构，Agent 就会自行给参数取名，一旦参数名称和方法参数名称不一致，也会导致报错。

使用多输入参数方法，需要使用 OPENAI_FUNCTIONS或STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION的 Agent 类型，运行效果之前已经演示过了，这里就不再重复演示。

关于 LangChain 工具的多参数方法信息，可以参考这里[3]。

WebUI

这个功能虽然可以使用 Agent 来实现，但实际上有点多余，其实核心方法就是generate_poster_text，我们可以直接调用这个方法来实现图片转文案的功能，我们可以用 Gradio 来写一个 WebUI 页面，在页面中调用这个方法，实现后的效果如下图所示：

WebUI 在实现中与 Agent 不同的地方是，Agent 是通过图片路径来找到对应的图片，而在 WebUI 中是通过浏览器来上传图片，在 WebUI 中我们需要将上传的图片转成二进制数据，然后再调用图生文模型的方法，示例代码如下：

import os
import io
import requests
from PIL import Image

def image_to_bytes(img: Image.Image, format: str = "JPEG"):
    # 创建一个BytesIO对象
    buffered = io.BytesIO()
    # 使用save方法将图片保存到BytesIO对象
    img.save(buffered, format=format)
    # 获取BytesIO对象的二进制内容
    img_byte = buffered.getvalue()
    return img_byte


def image_to_text_by_file(img: Image.Image) -> str:
    API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Salesforce/blip-image-captioning-base"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('HUGGING_FACE_API')}"}
    data = image_to_bytes(img)
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, data=data)
    img_desc = response.json()
    return img_desc[0]["generated_text"]

图片在 WebUI 上传上来后是一个PIL.Image.Image对象，我们使用image_to_bytes方法将其转成二进制数据，然后再调用图生文模型的 API，得到图片的文字描述。

小技巧

我们这个程序需要用到 OpenAI 的 API，但国内是无法直接访问的，所以需要在终端开启代理，但 Gradio 在代理模式下启动服务就会报错，错误信息如下：

ValueError: When localhost is not accessible, a shareable link must be created. Please set share=True or check your proxy settings to allow access to localhost.

这个问题要怎么解决呢？一种方法是调用 Azure 的 OpenAI API，这个 API 可以在国内访问，并且返回结果和 OpenAI 的 API 是一样的

另外有一种更简单的方法，就是设置一个no_proxy的环境变量，这样代理在访问这个环境变量下的地址时就不会启用代理，示例代码如下：

export no_proxy="localhost, 127.0.0.1, ::1"

这样在终端下，既可以开启代理，又能启动 Gradio 服务，我们的 WebUI 就可以正常启动了。

总结

本文介绍了如何使用 LangChain 来实现海报文案生成的功能，同时还介绍了其中的一些技术细节，文中的所有源码放在了这个仓库[5]，感兴趣的同学可以去看看（顺便点个start），希望本文对你学习 LangChain 有所帮助。

关注我，一起学习各种人工智能和 AIGC 新技术，欢迎交流，如果你有什么想问想说的，欢迎在评论区留言。

参考:

[2]这个文档: https://python.langchain.com/docs/modules/agents/agent_types/

[3]这里: https://python.langchain.com/docs/modules/agents/tools/multi_input_tool

[5]这个仓库: https://github.com/zhaozhiming/poster-copywriter-generator