根据最新的AI行业资讯，腾讯的混元大模型在多模态能力上取得了显著的进步，甚至在某些方面超越了国际上知名的模型如GPT-4、Claude-3.5和Gemini-1.5。

最近参与了公司的AI智能客服的建设。业务部门提出需要管理全国上百个企微群，群里都是客户经理，会经常询问产品及业务相关问题。

这一章我们聚焦多模态图表数据。先讨论下单纯使用prompt的情况下，图片和文字模态哪种表格模型理解的效果更好更好，再说下和表格相关的图表理解任务的微调方案。

今天给大家推荐这个大模型入门学习项目，实在是太香了太香了，目前该项目已经超过1100星，具体的文章分类如下所示。

对于非技术人员，想要搭建一个AI智能客服，想都不敢想；那你们接着往下文看，不仅敢想，而且还想动手，等着老板给你升职加薪吧。

大家好呀，在上一期的文章中，我们分享关于Transformer的知识点，那么这一期我们就来分享什么是多模态，废话不多说，我们直接开始吧！

上一篇文章我们本地部署了ollama，并使用ollama运行了大模型；这篇文章我将手把手带大家搭建一个属于我们个人的聊天机器人--"Sao粉"; 那我们就开始吧！

大模型的多模态指的是那些能够处理和理解多种模态数据的大型人工智能模型。这些模型通常基于深度学习技术，通过学习不同模态数据之间的关联和规律，从而实现更强大的功能。

上篇我们已经学会搭建Rag需要使用的框架、向量库、本地或远程大模型、Embedding模型等。那么本篇，我们开始第一大模块：“离线数据采集”这块的详细学习了。

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