使用Langchain構建數學問題解決方案聊天應用指南

本文展示了使用Langchain，Gemma 9B，Llama 3.2 Vision和Shatlit構建數學解決問題的聊天應用程序。該應用程序解決了基於文本和基於圖像的數學問題，提供了逐步解決方案。

關鍵和功能：

該應用程序利用了幾種技術的優勢：

• Gemma 9B（文本處理）：充當基於文本的數學問題的核心解決問題引擎。
• Llama 3.2視覺（圖像處理）：處理基於圖像的問題，將其轉換為Gemma 9B可用的格式。
• Langchain：協調用戶界面，Gemma 9B，Llama 3.2視覺和外部工具（例如計算器和Wikipedia）之間的相互作用。
• 簡化：提供一個用戶友好的Web界面，用於輸入問題（文本或圖像）和查看解決方案。

該應用的工作流程涉及：

1. 環境設置：設置Python，創建虛擬環境並安裝必要的庫。這包括獲取用於訪問LLM的GROQ API密鑰。
2. 模型初始化：通過GROQ API加載Gemma 9B和Llama 3.2視覺模型。
3. 工具集成：在Langchain框架內集成工具，例如計算器和Wikipedia訪問，以增強解決問題的能力。
4. 用戶界面（簡流）：創建一個具有單獨的部分的Web應用程序，用於文本和基於圖像的問題輸入。
5. 問題處理：應用程序處理用戶輸入，將文本路由到Gemma 9B以及圖像到Llama 3.2 Vision。 Langchain管理流程並根據需要集成外部工具。
6. 解決方案生成和顯示：該應用以清晰的，分步的方式介紹解決方案。

技術細節和實施：

本文詳細介紹了設置環境，安裝依賴項，加載環境變量，初始化LLM和集成工具的代碼。它提供用於處理文本和基於圖像的查詢的代碼片段，包括用於圖像上傳的Base64編碼。流程圖在視覺上表示應用程序的體系結構。本文還涉及道德方面的考慮，例如防止作弊。

示例輸出：

本文包括文本和基於圖像的問題輸入及其相應輸出的示例，展示了應用程序的功能。

結論和進一步學習：

本文結論是強調關鍵要點，強調將這些AI技術結合到教育應用中的力量。 FAQ部分解決了有關使用的技術的常見問題。完整的代碼可在GitHub上找到（原始文章中提供的鏈接）。

注意：圖像URL是佔位符，需要用原始文章中的實際圖像URL替換。圖像與原件保持相同的順序。

以上是使用Langchain構建數學問題解決方案聊天應用指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！