【LangChain编程：从入门到实践】构建多模态机器人_langchain 多模态

文章目录

• 【LangChain编程：从入门到实践】构建多模态机器人
• • 1. 背景介绍
  • • 1.1 人工智能的新时代
    • 1.2 多模态AI的兴起
    • 1.3 LangChain:构建多模态AI应用程序
  • 2. 核心概念与联系
  • • 2.1 LangChain的核心概念
    • • 2.1.1 代理(Agents)
      • 2.1.2 链(Chains)
      • 2.1.3 提示模板(Prompt Templates)
      • 2.1.4 工具(Tools)
    • 2.2 核心概念之间的联系
  • 3. 核心算法原理具体操作步骤
  • • 3.1 代理-工具交互
    • 3.2 链的执行流程
    • 3.3 提示模板的应用
  • 4. 数学模型和公式详细讲解举例说明
  • • 4.1 语言模型的训练
    • 4.2 语言模型的评估
  • 4. 项目实践:代码实例和详细解释说明
  • • 4.1 项目概述
    • 4.2 导入所需的库
    • 4.3 创建文本问答代理
    • 4.4 创建图像问答代理
    • 4.5 创建多模态代理
    • 4.6 运行多模态问答系统
  • 5. 实际应用场景
  • • 5.1 智能助手
    • 5.2 医疗诊断
    • 5.3 自动驾驶
    • 5.4 安防监控
    • 5.5 教育和培训
  • 6. 工具和资源推荐
  • • 6.1 开发框架
    • 6.2 数据集
    • 6.3 资源推荐
  • 7. 总结：未来发展趋势与挑战
  • • 7.1 未来发展趋势
    • 7.2 挑战
  • 8. 附录：常见问题与解答
  • • 8.1 多模态AI系统的优势是什么？
    • 8.2 如何选择合适的多模态数据处理框架？
    • 8.3 多模态AI系统的应用前景如何？