为了将 OpenAI 模型与其他 AI 系统结合用于多模态任务，您可以通过 API 和数据处理管道连接专有模型。首先确定输入类型（文本、图像、音频），并将每种类型映射到处理该模态的模型。例如，将 OpenAI 的 GPT-4 用于文本处理，同时使用 CLIP 等视觉模型或 Whisper 等音频模型。然后将这些模型的输出结合起来或输入到另一个模型中，以生成统一的响应。这种方法需要仔细的数据格式化、错误处理和编排，以确保系统之间无缝交互。
一种实用的方法是将 OpenAI 的 API 与视觉模型结合使用。假设您正在构建一个分析图像并生成描述性文本的应用。首先，使用 Google 的 Vision API 或 CLIP 等视觉模型提取图像特征或生成说明文字。将这些结果传递给 GPT-4，以生成叙述、回答有关图像的问题或创建元数据。例如，房地产应用可以使用视觉模型识别房屋照片中的房间类型，然后使用 GPT-4 编写房源描述。这需要将图像数据转换为 GPT-4 可以处理的文本嵌入或描述，通常通过中间的 JSON 格式化或预处理脚本来实现。
另一种方法涉及音频和文本集成。对于处理语音和文本查询的语音助手，使用 Whisper（OpenAI 的语音转文本模型）转录音频输入。将转录的文本发送给 GPT-4 进行意图识别和响应生成。要添加语音输出，可将其与 ElevenLabs 或 Amazon Polly 等文本转语音模型配对使用。例如，客户服务工具可以转录用户的语音投诉，使用 GPT-4 生成解决方案，并将响应转换为语音。开发者需要处理 API 之间的同步、管理延迟，并在某个服务失败时实现回退机制。LangChain 或自定义中间件等工具可以通过管理 API 调用和模型之间的数据路由来帮助协调这些工作流程。