使用Langchain + Streamlit实现聊天机器人
Langchain是一个强大的框架，旨在简化使用语言模型（LLMs）开发应用程序的过程。它提供了各种组件的全面集成，简化了将它们组装成强大应用程序的过程。
💬 聊天机器人示例用例
以下是使用Langchain和Streamlit实现聊天机器人的几个例子：
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基础聊天机器人 与LLM进行交互式对话。
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上下文感知聊天机器人 一个能记住之前对话并相应提供回答的聊天机器人。
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具有互联网访问能力的聊天机器人 一个能够回答用户关于近期事件查询的互联网支持聊天机器人。
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与文档对话 赋予聊天机器人访问自定义文档的能力，使其能够根据参考信息回答用户查询。
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与SQL数据库对话 使聊天机器人能够通过简单的对话命令与SQL数据库交互。
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与网站对话 使聊天机器人能够与网站内容进行交互。
<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/3f661b81-94bc-4f21-8cea-ee408a94ecba.png" width="40" height="22"> Streamlit应用
创建了一个包含所有示例聊天机器人用例的多页面Streamlit应用。 您可以通过此链接访问该应用：langchain-chatbot.streamlit.app
🖥️ 本地运行
# 运行主Streamlit应用 $ streamlit run Home.py
📦 使用Docker运行
# 生成镜像 $ docker build -t langchain-chatbot . # 运行Docker容器 $ docker run -p 8501:8501 langchain-chatbot
💁 贡献
计划随时间添加更多聊天机器人示例。欢迎提交PR。
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