目的和范围

在国内 AI 创新热潮下，本文聚焦 LangChain-OpenVINO GenAI 示例存储库，其核心是通过 OpenVINO 实现英特尔硬件优化与 LangChain 编排的集成，为生成式 AI 应用提供 “硬件适配 + 流程编排” 一体化参考。​

该存储库覆盖文本、视觉、语音多模态场景，含医学转录、视频摘要等实操案例；材料上包含演示应用、存档参考实现、自定义 LangChain 集成方案，并支持边缘、本地、云服务多环境部署，满足不同落地需求。
系统架构

该代码库采用分层架构进行组织，该架构将演示应用程序与核心基础设施组件分开，从而使工作负载的不同部分能够分布在各种部署目标上。

高级系统架构

技术栈集成

该代码仓库演示了跨多种不同AI 模态将 OpenVINO 优化与 LangChain 编排集成的具体模式：

组件类别	技术	集成模式
编排	LangChain 框架	集中的管道协调器和工作流管理
模型优化	OpenVINO 工具包、OpenVINO 模型服务器	英特尔 CPU、GPU、NPU 上的硬件加速推理
文本生成	Llama 3.2、MiniCPM、Qwen2	通过 OpenVINO 后端集成 LangChain LLM
视觉处理	MiniCPM-V-2_6、BLIP、D-FINE、FastSAM	计算机视觉管道与 LangChain 集成
语音处理	Whisper、Distil-Whisper、Kokoro、OuteTTS	通过自定义 LangChain 组件集成 ASR 和 TTS
矢量存储	Milvus,FAISS	用于文档和多模态检索的 RAG 实现
用户界面	Streamlit	基于 Web 的演示界面

演示类别

该代码库包含两类演示：持续维护的示例和存档的参考实现。

活动演示

当前的演示侧重于具有现代模型集成的生产就绪应用程序：

存档演示

存档演示代表过去的历史方法和参考实现：

演示	主要组件	地位
问答	Distil-Whisper ASR、Qwen2 LLM、Kokoro/OuteTTS、RAG 检索	存档于 2025 年 8 月 14 日
章节化	OpenVINO ASR、嵌入、K-means 聚类、LLM 处理	存档于 2025 年 8 月 14 日
评估文本总结的指标	BLEU、ROUGE-N、BERTScore 指标评估	存档于 2025 年 8 月 14 日

自定义 LangChain 集成组件

该存储库包括两个自定义的 LangChain 集成包，它们扩展了框架的功能：

代码结构和入口点

整个代码仓库遵循模块化的结构设计原则：

Structure	Purpose	Key Entry Points
Root Level	Repository documentation and global configuration	README.md , license files
Active Demos	Current demonstration applications	Individual demo directories with setup scripts
Archived Demos	Historical reference implementations	Read-only demonstration code
Integration Packages	Custom LangChain extensions	setup.py files for package installation
UI Demos	Streamlit-based user interfaces	streamlit_app.py , app.py files

许可协议和模型使用

该代码仓库使用完全开源模型（Apache 2.0、MIT 许可证）和具有特定使用条款的开放可用模型。主要考虑因素包括：

• FFmpeg：LGPL 和 GPL 许可下的开源项目
• 人工智能模型：每个模型都保留其原始许可条款
• 全开放型号：Qwen、Mistral、Phi 允许不受限制使用
• 受限模型：Meta LLaMA 模型有特定的使用条款

视频摘要和Vision RAG

以下文档涵盖了代码存储库中两个密切相关的演示系统：具有多模态 RAG 功能的视频摘要管道和用于对象检测和识别的 Vision RAG 系统。这两个系统都通过 LangChain 编排利用 OpenVINO 优化的 AI 模型来处理视觉内容并启用语义搜索功能。

视频摘要系统通过检测对象、生成视觉摘要以及将多模态嵌入存储在向量数据库中以进行检索增强生成 （RAG） 查询来处理视频文件。Vision RAG 系统特别专注于使用零样本对象检测和相似性搜索比如从食品托盘图像中识别食品。

视频摘要系统架构图

关键组件和配置

Component	Configuration Variable	Model/Technology	Purpose
Video Chunking	VideoChunkLoader	FFmpeg, LangChain	Segment videos into processable chunks
Object Detection	OBJ_DETECT_MODEL_PATH	D-FINE (ov_dfine/dfine-s-coco.xml)	Detect objects in video frames
Vision-Language Model	VLM_MODEL	MiniCPM-V-2_6	Generate textual descriptions from visual content
Summary Merging	LLAMA_MODEL	Llama-3.2-3B-Instruct	Merge multiple chunk summaries
Embedding Generation	EMBEDDING_MODEL	BLIP-ITM-base-coco	Create text/image embeddings
Vector Storage	COLLECTION_NAME	Milvus	Store and query multimodal embeddings

具体实现：

1. 视频处理和Chunking

管道首先将输入视频划分为可管理的块，通常长 30 秒，重叠 2 秒。这种分块策略确保了全面覆盖，同时保持了处理效率。

def generate_chunks(video_path: str, chunk_duration: int, chunk_overlap: int, chunk_queue: queue.Queue,

2. 帧采样和目标检测

每个视频块都会进行帧采样，每个块最多提取 32 帧进行分析。该管道可以配置为使用 DFine 模型执行对象检测，识别和跟踪整个视频片段中的对象。

def get_sampled_frames(chunk_queue: queue.Queue, milvus_frames_queue: queue.Queue, vlm_queue: queue.Queue,

3. 视觉语言模型分析

管道的核心使用 MiniCPM-V-2.6来分析采样帧并为每个块生成摘要。该模型处理视觉内容和对象检测元数据以创建全面的描述。

defgenerate_chunk_summaries(vlm_q: queue.Queue, milvus_summaries_queue: queue.Queue, merger_queue: queue.Queue,

4. 向量存储与检索

该管道利用高性能矢量数据库 Milvus 来存储帧嵌入和文本摘要。这种双存储方法可实现强大的检索功能：

• 帧嵌入：使用 BLIP 模型对采样帧进行可视化表示
• 文本嵌入：用于语义搜索的块摘要的向量表示

classMilvusManager:

5. 合并摘要

最后阶段涉及使用 Llama-3.2-3B-Instruct 将所有块摘要合并为连贯的总体摘要。SummaryMergeScoreTool 可确保合并的摘要维护上下文并提供异常评分。

defsend_summary_request(summary_q: queue.Queue, n: int = 3):

除了摘要之外，该管道还集成了复杂的 RAG 功能，使用户能够使用以下方法搜索处理后的视频内容：

• 基于文本的查询：搜索特定活动或描述
• 基于图像的查询：使用参考图像查找类似的视觉内容
• 元数据过滤：根据检测到的对象、时间范围或视频源缩小搜索范围

与模型服务端的集成

该系统在大型语言和视觉语言模型的 OpenVINO 模型服务器 （OVMS） 之间分配 AI 模型推理，以及用于嵌入生成和对象检测的本地处理。

视觉RAG系统

基于视觉的检索增强生成 （RAG） 代表了一种将计算机视觉与大型语言模型相结合以进行智能图像分析和内容生成的强大方法。此实现演示了如何使用开源模型从食品托盘中识别食品，而无需进行微调，所有这些都在英特尔酷睿平台上本地运行。

Vision RAG 管道结合了多种尖端技术，创建了一个复杂的图像分析系统。该实现的核心是通过几个阶段处理图像：对象检测、特征提取、相似性搜索和上下文合成。这种方法特别强大之处是它能够处理零样本模型而无需微调，使其适用于各种应用程序。

该系统利用 FastSAM 进行目标检测，利用 CLIP 进行图像嵌入，利用 FAISS 进行向量相似性搜索，利用 MiniCPM 进行最终合成。每个组件在将原始图像转换为有意义、上下文丰富的描述方面都发挥着至关重要的作用。整个管道使用 OpenVINO 进行了优化，以便在英特尔硬件上高效执行，展示了专门的优化如何显著提高性能。

Vision RAG 架构图

小结

基于视觉的 RAG 实现展示了将计算机视觉与大型语言模型相结合以进行智能图像分析的强大功能。通过利用零样本模型、矢量相似性搜索和优化推理，提供了一个全面的解决方案，用于识别和描述图像中的对象，而无需大量的训练数据。

该实现中的关键创新包括用于减少误报的自定义过滤功能、用于提高搜索准确性的数据增强策略以及用于最大限度地提高英特尔硬件性能的 OpenVINO 优化。这些技术使该系统在实际应用中既实用又高效。

随着计算机视觉和自然语言处理的不断发展，像这样的 Vision RAG 系统对于弥合视觉理解和上下文知识检索之间的差距将变得越来越重要。无论您是在食品服务、零售、医疗保健还是任何其他需要智能图像分析的领域工作，这种方法都为构建复杂的基于视觉的应用程序提供了坚实的基础。

技术栈对比

Aspect	Video Summarization	Vision RAG
Vector Database	Milvus	FAISS
Object Detection	D-FINE	FastSAM
Embedding Model	BLIP-ITM	CLIP
Language Model	MiniCPM-V-2_6 + Llama-3.2	MiniCPM
Use Case	General video analysis with RAG	Food item identification
Data Storage	Multimodal (text + image + metadata)	Image embeddings + classifications

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