Langchain과 함께 수학 문제 해결사 채팅 앱 구축 가이드

이 기사에서는 Langchain, Gemma 9B, Llama 3.2 Vision 및 Streamlit을 사용하여 수학 문제 해결 채팅 앱을 구축하는 것을 보여줍니다. 이 앱은 텍스트 및 이미지 기반 수학 문제를 모두 해결하여 단계별 솔루션을 제공합니다.

주요 기능 및 기능 :

응용 프로그램은 여러 기술의 강점을 활용합니다.

• Gemma 9B (텍스트 처리) : 텍스트 기반 수학 문제의 핵심 문제 해결 엔진 역할을합니다.
• Llama 3.2 Vision (이미지 처리) : 이미지 기반 문제를 처리하여 Gemma 9b가 사용할 수있는 형식으로 변환합니다.
• Langchain : 사용자 인터페이스, Gemma 9B, LLAMA 3.2 비전 및 계산기 및 Wikipedia와 같은 외부 도구 간의 상호 작용을 조정합니다.
• 간소화 : 문제 (텍스트 또는 이미지) 및보기 솔루션을 입력하기위한 사용자 친화적 인 웹 인터페이스를 제공합니다.

앱의 워크 플로에는 다음이 포함됩니다.

1. 환경 설정 : 파이썬 설정, 가상 환경 생성 및 필요한 라이브러리 설치. 여기에는 LLM에 액세스하기위한 Groq API 키를 얻는 것이 포함됩니다.
2. 모델 초기화 : GROQ API를 통해 Gemma 9B 및 Llama 3.2 비전 모델로드.
3. 도구 통합 : Langchain 프레임 워크 내에서 계산기 및 Wikipedia 액세스와 같은 도구를 문제 해결 기능을 향상시킵니다.
4. 사용자 인터페이스 (sleamlit) : 텍스트 및 이미지 기반 문제 입력을위한 별도의 섹션이있는 웹 앱 생성.
5. 문제 처리 : 앱은 사용자 입력, 텍스트 라우팅 텍스트 9B 및 이미지를 LLAMA 3.2 Vision을 처리합니다. Langchain은 흐름을 관리하고 필요에 따라 외부 도구를 통합합니다.
6. 솔루션 생성 및 디스플레이 : 앱은 분명하고 단계별로 솔루션을 제공합니다.

기술 세부 사항 및 구현 :

이 기사는 환경 설정, 종속성 설치, 환경 변수로드, LLMS 초기화 및 도구 통합 코드를 자세히 설명합니다. 이미지 업로드 용 Base64 인코딩을 포함하여 텍스트 및 이미지 기반 쿼리를 처리하기위한 코드 스 니펫을 제공합니다. 흐름도는 응용 프로그램의 아키텍처를 시각적으로 나타냅니다. 이 기사는 또한 부정 행위 방지와 같은 윤리적 고려 사항을 다룹니다.

출력 예제 :

이 기사에는 텍스트 및 이미지 기반 문제 입력 및 해당 출력의 예가 포함되어 앱의 기능을 보여줍니다.

결론 및 추가 학습 :

이 기사는 주요 테이크 아웃을 강조하여 교육 응용 프로그램을 위해 이러한 AI 기술을 결합하는 힘을 강조함으로써 마무리됩니다. FAQ 섹션은 사용 된 기술에 대한 일반적인 질문을 다룹니다. 전체 코드는 GitHub (원본 기사에 제공된 링크)에서 사용할 수 있습니다.

참고 : 이미지 URL은 자리 표시 자이며 원래 기사의 실제 이미지 URL로 대체해야합니다. 이미지는 원본과 같은 순서로 유지됩니다.

위 내용은 Langchain과 함께 수학 문제 해결사 채팅 앱 구축 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!