我们将使用 LangChain 与LLM进行流式交互,并使用 Streamlit 创建应用的前端。 1. 什么是 Streamlit? 2. 什么是 LangChain? 3. 什么是流式输出? 4. 代码实现 4.1 安装依赖 4.2 导入必要的库 4.3 初始化 OpenAI 语言模型 4.4 创建 Streamlit UI 4.5 实现流式输出 4.6 管理聊天历史 4.7 显示聊天记录 4.8 获取...
13-5(5):langchain的token事件。流式调用 | new_token事件 | 对比分析 前端大小寒学AI 64 0 05:01 13-4:最终demo效果,付出终于看到了结果... 前端大小寒学AI 112 0 06:15 11-2:LangChain流式输出。还在好奇ChatGPT如何做到逐字输出?快来花几分钟掌握它... 前端大小寒学AI 724 0 01:21 ...
三、前端如何处理流式响应? 当后端返回流式响应时,前端可以逐步接收并更新UI,提供更好的用户交互体验。以下是前端处理流式响应的关键步骤。 1.逐步更新界面 每当接收到一个新的数据块,前端可以立即将其更新到UI上,而不必等待完整的响应。这种实时更新的机制对于聊天机器人、搜索建议等场景尤为重要。例如: constchat...
from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import SimpleSequentialChain first_prompt = PromptTemplate.from_template( "翻译下面的内容到中文:" "\n\n{content}" ) # chain 1: 输入:Review 输出: 英文的 Review chain_trans = LLMChain(llm=l...
前端大小寒学AI 744 1 02:30 13-5(3):异步调用事件流程。异步调用 | ainvoke() | 流程分析 前端大小寒学AI 34 0 07:27 13-2(1):LangChain+FastAPI实现流式返回。真正的流式服务,不仅仅是在jupterlab开发玩玩而已 前端大小寒学AI 136 0 06:15 11-2:LangChain流式输出。还在好奇ChatGPT如何...
创建React聊天应用：实现流式输出交互 基于提供的我了解的信息内容，我们可以了解到如何构建一个简单的React前端项目来支持流式输出。此项目将与后端接口进行交互，该接口地址为http://.../ai/chatStream?input=...，返回类型为flux<String>。下面是详细的步骤说明：构建项目并填写代码 首先，你需要设置一个新的...
2. 提供丰富的功能：该仓库提供了许多功能，包括流式传输、无限对话、保存对话、预设Prompt集、联网搜索...
Langchain[3]:Langchain架构演进与功能扩展:流式事件处理、事件过滤机制、回调传播策略及装饰器应用 1. Langchain的演变 v0.1: 初始版本,包含基本功能。 从0.1~0.2完成的特性: 通过事件流API提供更好的流式支持。 标准化工具调用支持Tools Calling。 标准化的输出结构接口。
换言之,架构是幕后的东西,而用户体验则是前端可见的部分。不过,现在好像出现了一个有趣的局面,用户体验可以通过影响架构的有效性来发挥作用,例如通过像Devin那样回溯到规划过程中的某个点,让用户可以及时发现问题并加以纠正。您能谈谈用户体验在智能体或大型语言模型中的重要性吗?也许可以分享一些您见过的有趣案例。
Harrison表示,智能体指的是让大型语言模型在应用程序的控制流中进行决策。他预计,下一波人工智能浪潮可能会由智能体主导,整个行业正从辅助模式向智能体模式转变。尽管第一代自主智能体架构如AutoGPT曾引起极大关注,但在实用性方面仍有不足,难以满足企业级需求。