LangChain +Streamlit+ Llama ：将对话式人工智能引入您的本地设备成为可能（上篇）

import os
from langchain.chat_models import Llama
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chat import ConversationLLM
from langchain.chat.streamlit import chat_ui_streamlit
 
# 初始化一个OpenAI的LLM
openai = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
 
# 初始化一个ConversationLLM对象
conversation_llm = ConversationLLM(llm=Llama(openai), verbose=True)
 
# 设置Streamlit的标题
st.title("Conversational AI")
 
# 使用Streamlit的chat_ui_streamlit函数来创建一个聊天界面
chat_ui_streamlit(conversation_llm, prompt_template="User: ", response_template="Assistant: ", show_examples=False)

这段代码展示了如何使用LangChain库和Streamlit库快速搭建一个基于Llama的聊天界面。首先，我们初始化了一个OpenAI的LLM，然后用它初始化了一个ConversationLLM对象。最后，我们使用chat\_ui\_streamlit函数在Streamlit应用中创建了一个基本的聊天界面。这个示例简洁明了，并且教会了开发者如何将对话式AI集成到他们的应用程序中。