Streamlit UI für KI-Agenten erstellen
Bauen Sie eine einfache Weboberfläche mit Streamlit, um mit Ihrem LangChain KI-Agenten zu interagieren. Dies ermöglicht eine benutzerfreundliche Schnittstelle für den Chat und die Anzeige des Verlaufs.
Originalvideo ansehen: Googles KI-OFFENSIVE in Deutschland! Live vom AI Center Berl...Importieren Sie Streamlit.
Fügen Sie den Import für Streamlit am Anfang Ihres Skripts hinzu.
import streamlit as stKonfigurieren Sie die Streamlit-Seite.
Legen Sie den Titel der Seite fest.
st.set_page_config(page_title='AI Agent with Memory')
st.header('AI Agent with Memory')Initialisieren Sie den Nachrichtenverlauf.
Verwenden Sie `st.session_state`, um den Chat-Verlauf über mehrere Interaktionen hinweg zu speichern.
if 'messages' not in st.session_state:
st.session_state.messages = []Zeigen Sie den Nachrichtenverlauf an.
Iterieren Sie durch die gespeicherten Nachrichten und zeigen Sie sie im Chat-Format an.
for message in st.session_state.messages:
with st.chat_message(message['role']):
st.markdown(message['content'])Erstellen Sie ein Eingabefeld für den Benutzer.
Verwenden Sie `st.chat_input`, um Benutzereingaben zu erfassen.
prompt = st.chat_input('Ihre Nachricht:')Verarbeiten Sie die Benutzereingabe und die Agentenantwort.
Wenn eine Eingabe vorhanden ist, fügen Sie sie dem Verlauf hinzu, rufen Sie den Agenten auf und fügen Sie dessen Antwort ebenfalls dem Verlauf hinzu.
if prompt:
st.session_state.messages.append({'role': 'user', 'content': prompt})
with st.chat_message('user'):
st.markdown(prompt)
with st.chat_message('assistant'):
with st.spinner('Denke nach...'):
response = agent.run(prompt) # Rufen Sie Ihren LangChain-Agenten auf
st.markdown(response)
st.session_state.messages.append({'role': 'assistant', 'content': response})Führen Sie die Streamlit-Anwendung aus.
Speichern Sie Ihr Skript (z.B. `app.py`) und führen Sie es über das Terminal aus.
streamlit run app.py