本文展示了使用Langchain,Gemma 9B,Llama 3.2 Vision和Shatlit构建数学解决问题的聊天应用程序。该应用程序解决了基于文本和基于图像的数学问题,提供了逐步解决方案。
关键和功能:
该应用程序利用了几种技术的优势:
该应用的工作流程涉及:
技术细节和实施:
本文详细介绍了设置环境,安装依赖项,加载环境变量,初始化LLM和集成工具的代码。它提供用于处理文本和基于图像的查询的代码片段,包括用于图像上传的Base64编码。流程图在视觉上表示应用程序的体系结构。本文还涉及道德方面的考虑,例如防止作弊。
示例输出:
本文包括文本和基于图像的问题输入及其相应输出的示例,展示了应用程序的功能。
结论和进一步学习:
本文结论是强调关键要点,强调将这些AI技术结合到教育应用中的力量。 FAQ部分解决了有关使用的技术的常见问题。完整的代码可在GitHub上找到(原始文章中提供的链接)。
注意:图像URL是占位符,需要用原始文章中的实际图像URL替换。图像与原件保持相同的顺序。
以上是使用Langchain构建数学问题解决方案聊天应用指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!