Guide pour créer une application de chat de solveur de problèmes mathématiques avec Langchain

Cet article démontre la création d'une application de chat de résolution de problèmes mathématiques utilisant Langchain, Gemma 9b, Llama 3.2 Vision et Streamlit. L'application résout à la fois des problèmes mathématiques basés sur le texte et l'image, en fournissant des solutions étape par étape.

Caractéristiques clés et fonctionnalité:

L'application tire parti des points forts de plusieurs technologies:

• GEMMA 9B (traitement du texte): agit comme le moteur de résolution de problèmes de base pour les problèmes mathématiques basés sur le texte.
• LLAMA 3.2 Vision (traitement d'image): gère les problèmes basés sur l'image, les convertissant en un format utilisable par Gemma 9b.
• Langchain: orchestre l'interaction entre l'interface utilisateur, Gemma 9b, la vision LLAMA 3.2 et les outils externes comme une calculatrice et Wikipedia.
• Streamlit: fournit une interface Web conviviale pour saisir des problèmes (texte ou image) et consulter des solutions.

Le flux de travail de l'application implique:

1. Configuration de l'environnement: configurer Python, créer un environnement virtuel et installer les bibliothèques nécessaires. Cela comprend l'obtention d'une touche API GROQ pour accéder aux LLM.
2. Initialisation du modèle: chargement des modèles de vision Gemma 9b et LLAMA 3.2 via l'API GROQ.
3. Intégration des outils: intégration d'outils comme une calculatrice et un accès Wikipedia dans le cadre de Langchain pour améliorer les capacités de résolution de problèmes.
4. Interface utilisateur (Streamlit): Création d'une application Web avec des sections distinctes pour l'entrée de problème basée sur le texte et l'image.
5. Traitement des problèmes: l'application traite la saisie de l'utilisateur, le texte de routage vers Gemma 9b et les images vers LLAMA 3.2 Vision. Langchain gère le flux et intègre les outils externes au besoin.
6. Génération et affichage de solutions: l'application présente des solutions de manière claire et étape par étape.

Détails techniques et mise en œuvre:

L'article détaille le code pour la configuration de l'environnement, l'installation de dépendances, le chargement des variables de l'environnement, l'initialisation des LLM et l'intégration des outils. Il fournit des extraits de code pour gérer à la fois les requêtes de texte et d'image, y compris le codage Base64 pour les téléchargements d'images. Un diagramme de flux représente visuellement l'architecture de l'application. L'article aborde également des considérations éthiques, telles que la prévention de la tricherie.

Exemples de sorties:

L'article comprend des exemples d'entrées de problèmes de texte et d'image et de leurs sorties correspondantes, présentant la fonctionnalité de l'application.

Conclusion et apprentissage plus approfondi:

L'article conclut en mettant en évidence les principaux plats à retenir, en soulignant le pouvoir de combiner ces technologies d'IA pour les applications éducatives. Une section FAQ répond aux questions courantes sur les technologies utilisées. Le code complet est disponible sur GitHub (lien fourni dans l'article d'origine).

Remarque: Les URL d'image sont des espaces réservées et doivent être remplacées par les URL d'image réelles de l'article d'origine. Les images sont conservées dans le même ordre que l'original.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!