O LangBot rompe as limitações da interação tradicional de texto do chatbot com seu mecanismo multimodal inovador. O sistema implementa um pipeline de processamento de dados multimodal no nível arquitetônico, capaz de analisar entradas de texto, imagem e fala simultaneamente e gerar respostas multimodais correspondentes.
Os principais avanços tecnológicos estão refletidos em três aspectos: o módulo de reconhecimento de imagem adota uma arquitetura de modelo híbrido, que oferece suporte a chamadas diretas para APIs comerciais, como GPT-4Vision, e também permite a extração de recursos de imagem por meio de modelos CLIP implantados localmente; o processamento de fala integra fluxos de trabalho ASR/TTS, que podem ser acoplados a serviços de nuvem, como Azure, Aliyun etc.; e a camada de fusão multimodal usa um mecanismo de atenção para alinhamento de recursos multimodais a fim de garantir a consistência da semântica da interação.
Os cenários típicos de aplicação incluem: reconhecimento e recomendação de imagens de produtos em cenários de comércio eletrônico, resposta a fotos de perguntas de testes no campo da educação e transcrição de voz de atas de reuniões em cenários de escritórios corporativos. Os dados de teste mostram que, em cenários de diálogo complexos com entradas de imagem, a precisão do reconhecimento de intenção do LangBot melhora em 37% e a taxa de conclusão de tarefas aumenta em 28% em comparação com a solução unimodal, e sua interface de gerenciamento multimodal oferece ferramentas de configuração de processos visuais que permitem aos usuários personalizar a prioridade de processamento e a estratégia de interação de diferentes modos.
Essa resposta foi extraída do artigoLangBot: robô de mensagens instantâneas de modelo grande de código aberto, suporte para vários WeChat, QQ, Flybook e outras implementações multiplataforma de robôs de IAO
