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買ってよかったもの
qiita.com/papasim824
はじめに StreamlitとLangchainを組み合わせたときに、単純に処理を組むとChatGPTのようにストリーム表示(応答をリアルタイムに表示)になりません。 順当なやり方かどうかはわかりませんがうまくいった方法を共有しようと思います。 Streamlit用のコールバックハンドラー LangchainにはAPIのレスポンスをハンドリングするハンドラークラスが用意されています。 ドキュメント上には書かれていません1が、リポジトリ上にStreamlit用のクラス(StreamlitCallbackHandler)があるのでこれを利用します。 しかし、単純にこのクラスを利用するとLangchainが初回に送っているプロンプトの内容なども表示されてしまうので、純粋にレスポンスのみを表示するためにはクラスをラップします。 ラッパークラスをつくる 以下のようにラッパークラスを定義し、コールバッ
はじめに Streamlitは独自のコンポーネント(UIのパーツ)を作ることができます。 GitHub等で公開されているコンポーネントのうち、サクッとpipでインストールして使えそうなものをまとめました。 ※その2はこちら ネストレイアウト
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