Streamlit新元素,简易聊天! 随着大语言模型的流行,Streamlit也推出了新的聊天元素,如st.chat_message和st.chat_input。这些元素使得搭建简易的GUI变得更加容易,比之前的st.text_input好用许多。虽然Streamlit不能算是生产级别的框架,但它仍然具有一定的趣味性。 在这篇文章中,我将从最简单的开始,先模仿ChatGPT,然后加...
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llm=ChatOpenAI(temperature=0.0, model_name='gpt-3.5-turbo'), retriever=vectorstore.as_retriever()) 聊天记录设置 ConversationalRetrievalChain 函数允许用户提供问题和对话历史,以生成聊天机器人的响应。 st.session_state['history'] 允许用户将聊天记录存储在 Streamlit 站点上 def conversational_chat(query): ...
和交互其他大模型如chatgpt类似的。通过if prompt := st.chat_input():代码,你每次输入一句话,它就会执行一次里面的代码,输出一句话,实现交互。 In [ ] for msg in st.session_state.messages: with st.chat_message(msg["role"]): st.markdown(msg["content"]) 这段代码是为了在应用界面把所有messages...
我们使用st.container()创建一个容器来显示聊天记录,并使用st.chat_input()创建一个输入框来接收用户的输入。如果用户有输入,聊天机器人将使用选择的模型来生成一个响应,并将响应添加到聊天记录中。最后,我们可以向用户提示一条消息,以便他们输入API密钥和选择模型类型。这可以通过使用st.warning()实现...
同时,上述代码会初始化第一次聊天,并随后保持未来聊天的历史记录。 if "messages" not in st.session_state: st.session_state["messages"] = [{"role": "assistant", "content": "你好。我可以帮你吗?"}] for msg in st.session_state.messages: st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"...
在本文中，我们将了解如何构建一个简单的CSV数据聊天机器人。该机器人利用LangChain框架连接上传的CSV文件内容，并通过Streamlit提供用户界面。相较于ChatGPT的上下文限制，本聊天机器人能够处理CSV数据，通过嵌入和向量存储管理大型数据库。此项目旨在搭建一个基本的聊天机器人系统，其中核心组件包括CSV数据加载...