chainlit

Chainlit集成Langchain并使用通义千问AI知识库高级检索（多重查询）网页对话应用教程之前写过几篇利用Chainlit集成Langchain和国内通义千问大模型集成的知识库检索增加的网页对话应用的技术文章。文章中关于Langchain的知识库检索只是入门级别的教学，本篇文章针对Langchain的知识库高级检索技术和之前对话应用的代码进行完善。本次主要改进的点

Chainlit集成Langchain并使用通义千问实现和数据库交互的网页对话应用增强扩展（text2sql）我在上一篇文章中《Chainlit集成Langchain并使用通义千问实现和数据库交互的网页对话应用（text2sql）》利用langchain 中create_sql_agent 创建一个数据库代理智能体，但是实测中发现，使用 create_sql_agent 在对话中，响应速度太慢了，数据的表越多，对话响应就越慢，这次本篇文章langchain中和数据库对话交互的另两种方式，SQLDatabaseChain和create_sql_query_chain。

Chainlit结合百度飞浆的ocr识别和nlp自然语言处理做图片文字信息提取PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep LEarning），是由百度公司开发的一款开源深度学习平台，支持动态和静态图模式，提供了从模型构建到训练、预测等一系列的功能。PaddlePaddle 的设计目标是让开发者能够更容易地实现、训练和部署自己的深度学习模型。它支持多种操作系统，并提供了多种编程接口，包括 Python 和 C++。

Chainlit接入FastGpt接口完美对接，实现全新的用户聊天界面由于fastgpt只提供了一个分享用的网页应用，网页访问地址没法自定义，虽然可以接入NextWeb/ChatGPT web等开源应用。但是如果我们想直接给客户应用，还需要客户去设置配置，里面还有很多我们不想展示给客户的东西怎么办？于是，我使用Chainlit实现了一个无缝快速接入fastgpt实现自定义用户使用界面的应用，代码清晰简单。还可以自定义logo、欢迎语、网站图标等。之前写一个一篇文章《Chainlit接入FastGpt接口快速实现自定义用户聊天界面》文章中实现了Fastgpt的对话接口，

Chainlit快速实现AI对话应用并将聊天数据的AWS S3 和 Azure Blob云服务中Literal AI 提供了最简单的方法来保存、分析和监控您的数据。如果您正在考虑实现自定义数据层，请查看此处的示例以获取一些启发。

Chainlit快速实现AI对话应用的界面定制化教程本文主要讲解如何自定义chainlit实现的网页界面的中的一些可以自定修改的样式的实现教程。比如修改自己的logo网站图标或者主题等

使用Chainlit接入通义千问快速实现一个自然语言转sql语言的智能体让我们构建一个简单的应用程序，帮助用户使用自然语言创建 SQL 查询。最终结果预览此示例有额外的依赖项。你可以使用以下命令安装它们：

使用Chainlit接入通义千问快速实现一个本地文档知识问答机器人增强版之前写了一篇文章，使用国内通义千问作为llm，结合langchain框架实现文本向量化检索和使用chainlit实现网页界面交互，实现一个本地知识问答的机器人。原文链接《使用Chainlit接入通义千问快速实现一个本地文档知识问答机器人》。本次基于上个版本做了增强优化，重要改动是：