使用Granite 3.2推理和视觉模型构建基于图像分析的AI研究代理
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本教程介绍如何构建一个基于图像分析的AI研究代理，利用Granite 3.2视觉模型和语言模型进行深入研究。通过Crew AI框架，代理能够并行处理多个研究任务，结合检索增强生成（RAG）技术，从网络和用户文档中获取信息，生成准确见解。该代理可分析建筑图、商业仪表板、艺术作品和科学可视化，帮助用户将视觉数据转化为有意义的洞察。
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关键要点
- 本教程介绍如何构建一个基于图像分析的AI研究代理。
- 使用Granite 3.2视觉模型和语言模型，创建一个先进的图像研究者。
- 代理能够并行处理多个研究任务，利用Crew AI框架进行高效探索。
- 结合检索增强生成（RAG）技术，从网络和用户文档中获取信息。
- 代理可分析建筑图、商业仪表板、艺术作品和科学可视化。
- 通过将视觉数据转化为有意义的洞察，帮助用户做出明智决策。
- 该代理的实现是开源的，用户可以在ibm-granite-community GitHub仓库中找到设置说明。
- 图像研究代理支持多种用例，包括建筑图、商业仪表板、艺术作品和科学可视化。
- 环境设置使用OpenWebUI作为用户界面，Ollama进行本地推理，确保隐私和效率。
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