嘿，@Prem-Nitin!很高兴看到你回来了，带着另一个有趣的问题。让我们一起探讨一下。🚀
根据你的需求，看起来你想实现一个可以处理文本和图像的多模态检索增强生成(RAG)系统。这确实是可以通过LlamaIndex仓库实现的。
LlamaIndex仓库提供了一个名为OpenAIMultiModal的类，旨在与OpenAI的API进行交互，特别是针对多模态功能(即处理文本和图像)。这个类扩展了MultiModalLLM类，表明它是设计用于与多模态大型语言模型(LLMs)一起工作的系统的一部分。你可以使用这个类来检索相关的文本块和图像。
以下是如何使用它的高级别概述：

1. 使用Python-Markdown或Mistune等markdown解析器解析markdown文档，提取文本块和图像URL,然后使用BeautifulSoup等HTML解析器提取文本和图像URL。
2. 使用适当的参数初始化OpenAIMultiModal类，定义你的文本提示和图像文档，并使用complete方法获取响应。
3. 利用LlamaIndex仓库中的RAG系统类，如RagExamplePrediction、LabelledRagDataExample、RagPredictionDataset和LabelledRagDataset,存储用户查询、用于响应的上下文以及查询的参考答案，并使用查询引擎预测RAG示例。
   你可以在source code中找到更多关于OpenAIMultiModal类的详细信息。此外，你可以参考LlamaIndex提供的多模态文档，特别是CLIP多模态RAG的使用案例，以便于为给定查询进行图像和文本检索。以下是相关链接：

• Multi-modal with pdf tables
• Setting up a multi-modal RAG with CLIP

希望这对你有所帮助！如果你有任何进一步的问题或需要更多的澄清，请随时提问。

参考资料

• [Question]: How to design a RAG system for a markdown file with pictures?
• Finding relevant images to a query
• llama-index-core/llama_index/core/query_engine/multi_modal.py
• llama-index-integrations/multi_modal_llms/llama-index-multi-modal-llms-openai/llama_index/multi_modal_llms/openai/base.py

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请检查here,也许它会帮助你。我正在尝试在下一个版本中使用clip将图像和文本嵌入其中。