如何使用简化和Langchain为AI应用程序构建用户界面

本教程演示了与Neo4J Graph数据库相互作用的Langchain应用程序的简化UI。 它使用检索增强一代（RAG）创建了一个聊天机器人，以回答有关国际足球历史的问题。让我们探索关键步骤和概念。

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教程利用了几种技术：

• >流lit：一个用于快速构建用户友好的Web应用程序的Python框架。 它提供了用于显示聊天消息并接受用户输入的组件，创建类似于ChatGpt的接口。
• > langchain：一个统一各种LLM的框架，简化了LLMS与其他工具的集成。 在这里，它将OpenAI的GPT模型连接到数据库。>
• neo4j（带有Auradb）：一个图形数据库非常适合存储诸如足球运动员，球队，比赛和比赛之类的互连数据。 该教程使用基于云的AuradB实例。>
检索增强生成（RAG）：一种技术增强了LLM，并从数据库中检索到信息。 聊天机器人使用抹布回答有关足球历史的特定问题。
• >使用的数据是一个Kaggle数据集，其中包含超过47,000场比赛，包括分数，射手和匹配细节。 该数据被摄入到NEO4J数据库中。 聊天机器人的图表包括针对玩家，团队，比赛，比赛，城市和国家 /地区的节点，与诸如“ play_home”和“ corkored_for”之类的关系联系在一起。
教程将逐步构建聊天机器人：>

>环境设置：

创建一个conda环境并安装必要的库（Sparlit，Langchain，Langchain-Openai，Langchain-Community，neo4j）。 秘密（neo4j uri，用户名，密码和OpenAI API键）存储在

>中。

1. 库导入和秘密加载：.streamlit/secrets.toml使用

   。

2. >身份验证：侧栏提示用户的OpenAI API键。 st.secrets

>
3. >数据库连接和QA链初始化：

   函数连接到neo4j，使用刷新架构，并初始化a>。

   缓存这些资源以提高效率。

4. 消息历史记录：init_resources简化的会话状态管理聊天历史记录，使用GraphCypherQAChain>和ChatOpenAI显示先前的消息。 st.cache_resource

5. 聊天组件：

   函数执行链条，处理潜在错误。 st.chat_message接受用户查询，并使用st.markdown。

   显示响应

6. > 代码优化：将代码重构为更好的组织中的模块化文件（graph_utils.py和chat_utils.py）。

7. >>部署：该应用程序已部署到简化云，需要> requirements.txt文件和秘密管理。

最终应用程序提供了一个用户友好的接口，用于查询足球数据库。 该教程还强调，尽管UI开发相对简单，因此优化了基本查询的产生并确保准确性需要大量的努力。 提供的示例虽然功能是起点，并且可能需要进一步改进生产使用。 该教程以常见问题解答为结尾，解决了有关所需技能，成本，数据库替代方案以及聊天机器人与Chatgpt的差异的常见问题。

（注意：图像URL是占位符，如果要包含图像，则需要用实际的图像URL替换。）

以上是如何使用简化和Langchain为AI应用程序构建用户界面的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！