Streamlit 簡化了互動式網頁介面的建立流程，讓開發者能快速構建 AI 應用程式。搭配 LangChain，可以輕鬆整合 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 等先進語言模型，並透過設定溫度引數、最大輸出長度等控制模型行為。為確保應用程式穩定執行，需要選擇合適的資料函式庫後端，例如 MySQL、MongoDB 或 Neo4j，並設計合理的資料函式庫結構以提升資料儲存和查詢效率。此外，妥善管理 Streamlit 應用程式的狀態，例如使用會話狀態和快取機制，對於維護使用者互動資訊至關重要。最後，佈署應用程式時，可以選擇 Streamlit Cloud、GitHub Pages 或自行架設伺服器等多種方式。
8. 使用 Streamlit 開發 AI 應用程式的優點
使用 Streamlit 開發 AI 應用程式的一個主要優點是它簡化了建立互動式網頁介面的過程。Streamlit 提供了一組簡單易用的 API，讓開發人員可以快速地建立出具有互動功能的網頁應用程式，而無需具備複雜的前端開發知識。
9. 在 Streamlit 中維護聊天記錄
如果您需要在 Streamlit 中跨不同使用者會話維護聊天記錄，實作這一功能的一個方法是使用後端資料函式庫。資料函式庫可以儲存聊天記錄，並允許應用程式在不同會話之間保持記錄的一致性和可存取性。
10. 使用 LangChain 整合 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 模型
使用 LangChain 整合 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 模型的一個關鍵步驟是設定模型引數和組態。這包括指定模型的溫度引數、最大輸出長度等，以控制模型生成文字的行為和風格。
實作資料函式庫後端
為了建立一個強大的AI應用，我們需要一個資料函式庫來儲存和管理資料。這個資料函式庫後端將負責儲存使用者輸入的資料、模型的訓練結果以及其他相關資訊。
選擇合適的資料函式庫
選擇一個合適的資料函式庫是非常重要的。根據應用的需求，我們可以選擇不同的資料函式庫型別，例如關聯式資料函式庫（如MySQL）、NoSQL資料函式庫（如MongoDB）或圖資料函式庫（如Neo4j）。
設計資料函式庫結構
設計資料函式庫結構是建立資料函式庫後端的關鍵步驟。這涉及到定義表結構、欄位型別以及之間的關係。一個良好的資料函式庫結構可以提高資料儲存和查詢的效率。
實作資料函式庫連線
實作資料函式庫連線是將應用程式連線到資料函式庫的過程。這涉及到使用資料函式庫驅動程式、組態連線引數以及處理連線異常。
儲存和查詢資料
儲存和查詢資料是資料函式庫後端的核心功能。這涉及到使用SQL語言或其他查詢語言來儲存、更新、刪除和查詢資料。
設定模型溫度引數
模型溫度引數是控制模型輸出的隨機性和多樣性的重要引數。設定模型溫度引數可以影響模型的效能和結果。
模型溫度引數的作用
模型溫度引數可以控制模型輸出的隨機性和多樣性。當溫度引數較高時，模型的輸出會更加隨機和多樣；當溫度引數較低時，模型的輸出會更加確定和集中。
設定模型溫度引數的方法
設定模型溫度引數的方法包括使用預設值、調整引數以及使用學習演算法來最佳化引數。
深入學習和增強能力
透過以下資源，可以深入學習和增強能力：
- Streamlit檔案：提供了Streamlit的安裝、設定和使用教程。
- Python虛擬環境：學習如何建立和管理虛擬環境以隔離依賴項。
- Streamlit命令：探索Streamlit應用的執行和佈署命令。
- Streamlit安裝：提供了使用不同包管理器安裝Streamlit的步驟。
- OpenAI GPT-3檔案：提供了使用OpenAI的GPT-3的詳細檔案，包括API參考和使用示例。
- LangChain檔案：提供了使用LangChain構建和管理語言模型應用的深入。
處理使用者輸入
Streamlit提供了多種小部件來處理使用者輸入，包括文字輸入、選擇器和按鈕等。
Streamlit小部件
Streamlit提供了多種小部件，包括：
- 文字輸入：用於輸入文字。
- 選擇器：用於選擇選項。
- 按鈕：用於觸發事件。
初始化聊天記錄
初始化聊天記錄是建立聊天應用的關鍵步驟。這涉及到建立一個空的聊天記錄，並設定初始狀態。
管理Streamlit中的狀態
管理Streamlit中的狀態是維護使用者互動資訊的重要步驟。這涉及到使用會話狀態、快取和其他機制來維護資訊。
佈署應用
佈署應用是將應用程式釋出到雲端或其他主機服務的過程。這涉及到組態佈署環境、上傳程式碼以及設定路由等步驟。
佈署Streamlit應用
佈署Streamlit應用可以透過多種方式，包括：
- Streamlit雲：提供了一種簡單的方式來佈署Streamlit應用。
- GitHub Pages：提供了一種免費的方式來佈署靜態網站。
- 自己的伺服器：可以透過組態自己的伺服器來佈署Streamlit應用。
GitHub整合
GitHub整合是將GitHub版本控制和協作功能整合到應用程式中的過程。這涉及到使用GitHub API、建立倉函式庫以及設定Webhook等步驟。
GitHub入門
GitHub入門提供了一種簡單的方式來學習GitHub版本控制和協作功能。
使用環境變數
使用環境變數是管理API金鑰和其他敏感資訊的最佳實踐。這涉及到設定環境變數、使用安全的儲存方式以及限制存取等步驟。
從技術架構視角來看，善用 Streamlit 建構 AI 應用程式，能大幅簡化使用者介面開發流程，快速打造兼具互動性與易用性的網頁應用。然而，在實務應用中，仍需考量資料函式庫後端整合、聊天記錄維護、模型引數調校等關鍵環節。例如，選擇合適的資料函式庫型別，設計高效能的資料函式庫結構，並妥善管理資料函式庫連線，才能確保資料儲存與查詢的效率和穩定性。此外，精確設定模型溫度引數，如 GPT-3.5-turbo 的溫度值，能有效控制模型輸出風格，提升應用程式效能。展望未來，Streamlit 與 LangChain 等框架的持續發展，結合更進階的模型調校策略和資料函式庫整合方案，將進一步降低 AI 應用開發門檻，加速 AI 技術落地到更廣泛的應用場景。對於開發者而言，持續關注 Streamlit 生態的發展，並深入理解模型引數調校的技巧，將是掌握 AI 應用開發的關鍵。