打造一個使用Langchain的Streamlit RAG聊天機器人
在我們之前的博客中，我們探討了如何建立一個檢索增強生成（RAG）管道。現在，我們將進一步將之前創建的RAGChatbot類別轉換為一個互動的Streamlit應用程序。
什麼是Streamlit？
Streamlit是一個開源的Python框架，旨在幫助數據科學家和AI/ML工程師以僅幾行代碼交付動態數據應用程序。Streamlit不僅僅是製作數據應用的工具，它還是一個創作者社區，分享應用和創意。
快速回顧：我們的進展❇️
在之前的博客中，我們實現了一個RAG聊天機器人，使用了以下技術：
– 使用Langchain進行檢索和嵌入。
– 使用ChromaDB作為向量存儲。
– 使用OpenAI的GPT-4-Turbo模型生成回應。
這篇文章的核心是將理論轉化為實踐，利用Streamlit的簡便性，讓我們的RAG聊天機器人能夠以更直觀的方式與用戶互動。Streamlit的優勢在於其能夠快速構建原型，從而使開發者能夠專注於應用的功能而非界面設計。
從技術層面來看，這個轉化過程不僅能提升用戶體驗，還能讓開發者更好地展示其技術能力。隨著AI和數據科學的持續發展，這種簡單而有效的應用程序將成為未來開發的趨勢之一。
這篇文章的實用性在於，它不僅提供了一個步驟清晰的指南，還鼓勵開發者探索新技術的可能性。隨著對RAG模型理解的深入，我們或許可以在未來發展出更為強大的應用，滿足不斷變化的市場需求。這也提醒我們在開發過程中，持續學習和創新是至關重要的。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。
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