多模态RAG：构建‘AInimal Go！’，一个受宝可梦Go启发的应用，结合ResNet、Cohere和LlamaIndex
原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
‘AInimal Go!’ 是一个互动应用，用户可以上传动物图片，利用 ResNet18 模型快速识别动物。Cohere LLM API 通过 LlamaIndex 提供基于近200篇维基百科文章的信息，展示了深度学习视觉模型与大型语言模型的有效结合，强调了专用模型在多模态任务中的灵活性和成本效益。
❓
Q&A
‘AInimal Go!’ 是什么类型的应用？
‘AInimal Go!’ 是一个互动应用，允许用户上传或捕捉动物图片进行识别和对话。
该应用如何识别动物？
应用使用 ResNet18 模型快速识别上传的动物图片。
Cohere LLM API 在应用中起什么作用？
Cohere LLM API 通过 LlamaIndex 提供基于维基百科文章的信息，支持与识别动物的对话。
用户如何与应用进行互动？
用户可以上传动物图片，应用会识别动物并与用户进行相关对话。
‘AInimal Go!’ 的技术架构是怎样的？
应用的核心在于 app.py 脚本，整合了 ResNet、Cohere LLM 和 LlamaIndex。
该应用的多模态交互有什么优势？
该应用展示了视觉模型与语言模型结合的灵活性和成本效益，提升了用户体验。
🏷️
