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多模态数据输入

这里演示如何将多模态输入直接传递给模型。我们目前期望所有输入都与OpnAI期望的格式相同。对于支持多模态输入的其他模型提供这，我们在类中添加了逻辑以转换为期望格式。

url传入图片地址

传入一个url，让大模型描述图片里面有什么

from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAIimage_url = "https://avatars.githubusercontent.com/u/64422807?v=4"
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
message = HumanMessage(content=[{"type": "text", "text": "用中文描述描述这张图片"},{"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}}],
)response = model.invoke([message])
print(response.content)

输出示例：

这是一幅黑白风格的图像，背景为单色。主体人物的头发较为卷曲，呈现自然的纹理效果。在人物头发的左侧，有一些花朵的图案，与头部融合在一起，增添了艺术的感觉。人物穿着简单的白色上衣，整体呈现出一种简洁而富有艺术感的风格。

只有一部分大模型支持该能力

base64编码传入图片

在本地将url对应的图片base64编码后传给大模型

# 获取图片后base64发送给大模型
import base64
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 用httpx,获取图片的base64编码
import httpximage_url = "https://avatars.githubusercontent.com/u/64422807?v=4"
# 将图片二进制数据转换为base64编码
image_data = base64.b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
message = HumanMessage(content=[{"type": "text", "text": "用中文描述描述这张图片"},{"type": "image_url","image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_data}"},}],
)response = model.invoke([message])
print(response.content)

这张图片的背景是简单的灰色，给人一种简洁和宁静的感觉。画面中人物的头发呈深色卷发，线条柔和，增添了些许艺术感。发间融入了一些灰色的花瓣图案，仿佛花瓣从头发中生长出来，让整体效果显得富有创意和美感。人物穿着一件白色上衣，与整个色调的搭配和谐，看起来干净而柔和。整个图像呈现出一种朦胧且充满梦幻的风格。

适用于大部分支持多模态的模型

传入多个url

一次性传入多个图片url，让大模型比较分析

# 传入多个图片url并比较图片
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAIimage_url1 = "https://avatars.githubusercontent.com/u/64422807?v=4"
image_url2 = "https://i-avatar.csdnimg.cn/a565ae7306de49babdb4ac8d52f50c19_weixin_43811294.jpg!1"
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
message = HumanMessage(content=[{"type": "text", "text": "这两张图片有啥区别"},{"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url1}},{"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url2}}],
)response = model.invoke([message])
print(response.content)

输出示例：

两张图片在风格和背景上有所不同。第一张图片是人物肖像艺术作品，整体风格比较抽象，使用了花朵的元素，并且背景颜色较为淡雅。第二张图片则是一位坐在电脑前的人，背景呈现出一种科技感和夜晚的氛围，充满了蓝色和紫色的光影，营造出一种现代化、数字化的环境。

工具调用

一些多模态模型也支持调用功能。要使用此类调用工具，只需以通常的方式将工具绑定到它们，然后使用所需类型的内容块（例如，包含图像数据）调用模型。

# 图片识别+工具调用
from typing import Literal
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool@tool
def color_tool(color: Literal["黑色的", "白色的", "绿色的", "灰色的", "蓝色的"]) -> None:"""Describe the color"""passmodel = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
model_with_tool = model.bind_tools([color_tool])
image_url1 = "https://avatars.githubusercontent.com/u/64422807?v=4"
image_url2 = "https://i-avatar.csdnimg.cn/a565ae7306de49babdb4ac8d52f50c19_weixin_43811294.jpg!1"
message = HumanMessage(content=[{"type": "text", "text": "用中文描述这两张图片的主题颜色"},{"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url1}},{"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url2}}],
)response = model_with_tool.invoke([message])
print(response.tool_calls)

输出示例

[{'name': 'color_tool', 'args': {'color': '灰色的'}, 'id': 'call_kovBTsMEYBp0nJhiGeunGvO2', 'type': 'tool_call'}, {'name': 'color_tool', 'args': {'color': '蓝色的'}, 'id': 'call_1tNCe6TPAbvjts9bmhc3STvT', 'type': 'tool_call'}]

源码地址

https://github.com/lys1313013/langchain-example/tree/main/07-multimodal

参考资料

B站：2025吃透LangChain大模型全套教程（LLM+RAG+OpenAI+Agent）第6集

LangChain官网： Multimodal