Langchainで数学問題ソルバーチャットアプリを構築するためのガイド

この記事では、Langchain、Gemma 9b、Llama 3.2 Vision、およびRiremlitを使用して、数学の問題解決チャットアプリの構築を示しています。このアプリは、テキストと画像ベースの数学の問題の両方を解決し、段階的なソリューションを提供します。

主な機能と機能：

アプリケーションは、いくつかのテクノロジーの強みを活用します。

• Gemma 9b（テキスト処理）：テキストベースの数学の問題のコア問題解決エンジンとして機能します。
• Llama 3.2 Vision（画像処理）：画像ベースの問題を処理し、Gemma 9bが使用可能な形式に変換します。
• Langchain：ユーザーインターフェイス、Gemma 9b、Llama 3.2ビジョン、および電卓やウィキペディアなどの外部ツール間の相互作用を調整します。
• Restream-Lit：問題（テキストまたは画像）と表示ソリューションを入力するためのユーザーフレンドリーなWebインターフェイスを提供します。

アプリのワークフローには次のものが含まれます。

1. 環境セットアップ： Pythonのセットアップ、仮想環境の作成、必要なライブラリのインストール。これには、LLMSにアクセスするためのGROQ APIキーの取得が含まれます。
2. モデルの初期化： GROQ APIを介してGemma 9bおよびLlama 3.2の視覚モデルをロードします。
3. ツールの統合：問題解決機能を強化するために、Langchainフレームワーク内の計算機やウィキペディアアクセスなどのツールを統合します。
4. ユーザーインターフェイス（Streamlit）：テキストと画像ベースの問題入力用の個別のセクションを備えたWebアプリを作成します。
5. 問題の処理：アプリは、ユーザー入力、テキストをGemma 9Bにルーティングし、画像をLlama 3.2 Visionに処理します。 Langchainはフローを管理し、必要に応じて外部ツールを統合します。
6. ソリューションの生成とディスプレイ：アプリは、明確な段階的な方法でソリューションを提示します。

技術的な詳細と実装：

この記事では、環境のセットアップ、依存関係のインストール、環境変数の読み込み、LLMSの初期化、および統合ツールのコードの詳細を示しています。画像アップロード用のBase64エンコードを含む、テキストと画像ベースのクエリの両方を処理するためのコードスニペットを提供します。フロー図は、視覚的にアプリケーションのアーキテクチャを表します。この記事では、不正行為の防止など、倫理的な考慮事項についても説明しています。

出力の例：

この記事には、テキストと画像ベースの問題入力とそれに対応する出力の両方の例が含まれており、アプリの機能を紹介します。

結論とさらなる学習：

この記事は、重要なポイントを強調し、教育アプリケーションのためにこれらのAIテクノロジーを組み合わせる力を強調することで締めくくります。 FAQセクションでは、使用されるテクノロジーに関する一般的な質問に対処します。完全なコードはGitHubで利用できます（元の記事で提供されているリンク）。

注：画像URLはプレースホルダーであり、元の記事の実際の画像URLに置き換える必要があります。画像はオリジナルと同じ順序で保持されます。

以上がLangchainで数学問題ソルバーチャットアプリを構築するためのガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。