Panduan untuk membina aplikasi sembang masalah matematik dengan langchain

Artikel ini menunjukkan membina aplikasi sembang penyelesaian masalah matematik menggunakan Langchain, Gemma 9B, Llama 3.2 Visi, dan Streamlit. Aplikasi ini menyelesaikan masalah matematik dan berasaskan imej, menyediakan penyelesaian langkah demi langkah.

Ciri -ciri & Fungsi Utama:

Aplikasi ini memanfaatkan kekuatan beberapa teknologi:

• GEMMA 9B (Pemprosesan Teks): Bertindak sebagai enjin penyelesaian masalah teras untuk masalah matematik berasaskan teks.
• Llama 3.2 Visi (Pemprosesan Imej): Mengendalikan masalah berasaskan imej, menukarnya ke dalam format yang boleh digunakan oleh Gemma 9b.
• Langchain: Mengatur interaksi antara antara muka pengguna, Gemma 9B, Llama 3.2 Visi, dan alat luaran seperti kalkulator dan wikipedia.
• StreamLit: Menyediakan antara muka web yang mesra pengguna untuk memasukkan masalah (teks atau imej) dan melihat penyelesaian.

Aliran kerja aplikasi melibatkan:

1. Persediaan Persekitaran: Menyediakan Python, mewujudkan persekitaran maya, dan memasang perpustakaan yang diperlukan. Ini termasuk mendapatkan kunci API Groq untuk mengakses LLMS.
2. Model Inisialisasi: Memuatkan model penglihatan Gemma 9B dan Llama 3.2 melalui API Groq.
3. Integrasi Alat: Mengintegrasikan alat seperti kalkulator dan akses Wikipedia dalam kerangka Langchain untuk meningkatkan keupayaan menyelesaikan masalah.
4. Antara Muka Pengguna (StreamLit): Membuat aplikasi web dengan bahagian berasingan untuk input masalah teks dan imej berasaskan imej.
5. Pemprosesan Masalah: Apl memproses input pengguna, teks penghalaan ke Gemma 9B dan imej ke Llama 3.2 Visi. Langchain menguruskan aliran dan mengintegrasikan alat luaran seperti yang diperlukan.
6. Penyelesaian Generasi & Paparan: Aplikasi ini membentangkan penyelesaian dengan cara yang jelas, langkah demi langkah.

Butiran & Pelaksanaan Teknikal:

Artikel ini memperincikan kod untuk menubuhkan persekitaran, memasang kebergantungan, memuatkan pembolehubah persekitaran, memulakan LLM, dan mengintegrasikan alat. Ia menyediakan coretan kod untuk mengendalikan kedua-dua teks dan pertanyaan berasaskan imej, termasuk pengekodan Base64 untuk muat naik imej. Rajah aliran secara visual mewakili seni bina aplikasi. Artikel ini juga menangani pertimbangan etika, seperti mencegah penipuan.

Output contoh:

Artikel ini merangkumi contoh-contoh input masalah teks dan berasaskan imej dan output yang sepadan, mempamerkan fungsi aplikasi.

Kesimpulan & pembelajaran selanjutnya:

Artikel ini menyimpulkan dengan menonjolkan takeaways utama, menekankan kuasa menggabungkan teknologi AI ini untuk aplikasi pendidikan. Seksyen FAQ menangani soalan umum mengenai teknologi yang digunakan. Kod Lengkap boleh didapati di GitHub (pautan yang disediakan dalam artikel asal).

Nota: URL imej adalah ruang letak dan perlu digantikan dengan URL imej sebenar dari artikel asal. Imej -imej itu disimpan dalam susunan yang sama seperti yang asal.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan untuk membina aplikasi sembang masalah matematik dengan langchain. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!