Leitfaden zum Erstellen einer Chat -App für Mathematikproblemlöser mit Langchain

Dieser Artikel zeigt, dass ein mathematischer Problemlösungs-Chat-App mit Langchain, Gemma 9B, LLAMA 3.2 Vision und stromanischer Sprache erstellt wird. Die App löst sowohl Text- als auch bildbasierte mathematische Probleme und bietet Schritt-für-Schritt-Lösungen.

Schlüsselfunktionen und Funktionen:

Die Anwendung nutzt die Stärken mehrerer Technologien:

• GEMMA 9B (Textverarbeitung): fungiert als Kern-Problemlösungsmotor für textbasierte mathematische Probleme.
• LAMA 3.2 Vision (Bildverarbeitung): Behandelt bildbasierte Probleme und konvertiert sie in ein von Gemma 9b verwendbares Format.
• Langchain: orchestriert die Interaktion zwischen der Benutzeroberfläche, Gemma 9b, Lama 3.2 Vision und externen Tools wie einem Taschenrechner und Wikipedia.
• Streamlit: Bietet eine benutzerfreundliche Weboberfläche für Eingabeprobleme (Text oder Bild) und Lösungen.

Der Workflow der App beinhaltet:

1. Umgebungsaufbau: Einrichten von Python, Erstellen einer virtuellen Umgebung und Installation der erforderlichen Bibliotheken. Dies beinhaltet das Erhalten eines GROQ -API -Schlüssels zum Zugriff auf die LLMs.
2. Modellinitialisierung: Laden der Gemma 9B- und Lama 3.2 Vision -Modelle über die GROQ -API.
3. Werkzeugintegration: Integration von Tools wie einen Taschenrechner und Wikipedia-Zugriff in das Langchain-Framework, um die Funktionsfunktionen zu verbessern.
4. Benutzeroberfläche (Streamlit): Erstellen einer Web-App mit separaten Abschnitten für Text- und bildbasierte Problemeingaben.
5. Problemverarbeitung: Die App verarbeitet die Benutzereingabe, weiteren Text mit Gemma 9B und Bilder in Lama 3.2 Vision. Langchain verwaltet den Fluss und integriert die externen Werkzeuge nach Bedarf.
6. Lösungsgenerierung & Anzeige: Die App präsentiert Lösungen klare, Schritt-für-Schritt-Weise.

Technische Details und Implementierung:

Der Artikel beschreibt den Code zum Einrichten der Umgebung, zum Installieren von Abhängigkeiten, zum Laden von Umgebungsvariablen, zur Initialisierung der LLMs und der Integration von Tools. Es bietet Code-Snippets für die Behandlung von Text- und bildbasierten Abfragen, einschließlich Base64-Codierung für Bild-Uploads. Ein Flussdiagramm repräsentiert visuell die Architektur der Anwendung. Der Artikel befasst sich auch mit ethischen Überlegungen, z. B. das Verhinderung von Betrug.

Beispielausgänge:

Der Artikel enthält Beispiele für Text- und bildbasierte Problemeingaben und deren entsprechende Ausgänge, wobei die Funktion der App angezeigt wird.

Schlussfolgerung & weiteres Lernen:

Der Artikel schließt mit der Hervorhebung der wichtigsten Imbissbuden und betont die Kraft, diese KI -Technologien für Bildungsanwendungen zu kombinieren. Ein FAQ -Abschnitt befasst sich mit häufigen Fragen zu den verwendeten Technologien. Der vollständige Code ist auf GitHub verfügbar (Link im Originalartikel).

Hinweis: Die Bild -URLs sind Platzhalter und müssen durch die tatsächlichen Bild -URLs aus dem ursprünglichen Artikel ersetzt werden. Die Bilder werden in der gleichen Reihenfolge wie das Original gehalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLeitfaden zum Erstellen einer Chat -App für Mathematikproblemlöser mit Langchain. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!