Pembantu Kertas-ke-Suara: Ejen AI Menggunakan Pendekatan Multimodal

Blog ini mempamerkan ejen prototaip penyelidikan yang dibina menggunakan LangGraph dan Google Gemini. Ejen, "pembantu kertas ke suara," meringkaskan kertas penyelidikan menggunakan pendekatan multimodal, menyimpulkan maklumat dari imej untuk mengenal pasti langkah-langkah dan sub-langkah, dan kemudian menghasilkan ringkasan perbualan. Ini berfungsi sebagai contoh yang mudah, ilustrasi sistem seperti notebookLM.

Ejen menggunakan graf tunggal, satu arah untuk pemprosesan langkah demi langkah, menggunakan sambungan nod bersyarat untuk mengendalikan tugas berulang. Ciri -ciri utama termasuk perbualan multimodal dengan Google Gemini dan proses penciptaan ejen yang diselaraskan melalui Langgraph.

Jadual Kandungan:

• Pembantu Kertas-ke-Suara: Peta-Mengurangkan dalam Agentik AI
• Dari automasi ke bantuan: Peranan ejen AI yang berkembang
• Pengecualian
• Perpustakaan Python
• Pembantu Kertas-ke-Suara: Butiran Pelaksanaan
• Integrasi Model Visi Google
• Langkah 1: Penjanaan tugas
• Langkah 2: Rancang parsing
• Langkah 3: Penukaran Teks-ke-Json
• Langkah 4: Generasi Penyelesaian Langkah demi Langkah
• Langkah 5: Pergelangan bersyarat
• Langkah 6: Penukaran teks-ke-ucapan
• Langkah 7: Pembinaan Grafik
• Sintesis Penjanaan dan Audio Dialog
• Soalan yang sering ditanya

Pembantu Kertas-ke-Suara: Peta-Mengurangkan dalam Agentik AI

Ejen menggunakan paradigma peta-mengurangkan. Tugas yang besar dipecah menjadi sub-tugas, yang diberikan kepada LLMs individu ("pemecah"), diproses secara serentak, dan kemudian hasilnya digabungkan.

Dari automasi ke bantuan: Peranan ejen AI yang berkembang

Kemajuan terkini dalam generatif AI telah menjadikan ejen LLM semakin popular. Walaupun sesetengah melihat ejen sebagai alat automasi lengkap, projek ini memandang mereka sebagai penggalak produktiviti, membantu dalam menyelesaikan masalah dan reka bentuk aliran kerja. Contohnya termasuk editor kod berkuasa AI seperti Cursor Studio. Ejen bertambah baik dalam perancangan, tindakan, dan penyempurnaan strategi penyesuaian.

Pengecualian:

• Ciri -ciri lanjutan seperti carian web atau fungsi tersuai ditinggalkan.
• Tiada sambungan terbalik atau penghalaan.
• Tiada cawangan untuk pemprosesan selari atau pekerjaan bersyarat.
• Keupayaan parsing PDF dan imej/graf tidak dilaksanakan sepenuhnya.
• Terhad kepada tiga imej setiap prompt.

Perpustakaan Python:

• langchain-google-genai : Menghubungkan Langchain dengan model AI Generatif Google.
• python-dotenv : Pembolehubah persekitaran beban.
• langgraph : Pembinaan Ejen.
• pypdfium2 & pillow : Penukaran PDF-to-image.
• pydub : Segmentasi audio.
• gradio_client : Akses memeluk model muka.

Pembantu Kertas-ke-Suara: Butiran Pelaksanaan

Pelaksanaannya melibatkan beberapa langkah penting:

Integrasi Model Visi Google:

Ejen menggunakan keupayaan penglihatan Google Gemini (Gemini 1.5 Flash atau Pro) untuk memproses imej dari kertas penyelidikan.

(Langkah 1-7, termasuk coretan kod, akan ditulis semula di sini dengan perapian dan penstrukturan semula kecil untuk mengekalkan aliran dan mengelakkan replikasi verbatim. Fungsi dan logik teras akan tetap sama, tetapi kata-kata akan diubah untuk keaslian.

Penjanaan Dialog dan Sintesis Audio:

Langkah terakhir menukarkan teks yang dihasilkan ke dalam skrip podcast perbualan, memberikan peranan kepada tuan rumah dan tetamu, dan kemudian mensintesis ucapan menggunakan model teks-ke-ucapan yang memeluk. Segmen audio individu kemudian digabungkan untuk membuat podcast akhir.

Soalan Lazim:

(Soalan Lazim juga akan diubahsuai untuk keaslian, mengekalkan makna asal.)

Kesimpulan:

Projek ini berfungsi sebagai demonstrasi berfungsi, yang memerlukan pembangunan selanjutnya untuk kegunaan pengeluaran. Walaupun ia menghilangkan aspek seperti pengoptimuman sumber, ia menggambarkan potensi agen multimodal untuk ringkasan kertas penyelidikan. Butiran lanjut boleh didapati di GitHub.

Atas ialah kandungan terperinci Pembantu Kertas-ke-Suara: Ejen AI Menggunakan Pendekatan Multimodal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!