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创建一个文件，例如“chainlit_chat”
mkdir chainlit_chat
进入 chainlit_chat文件夹下，执行命令创建python 虚拟环境空间(需要提前安装好python sdk。 Chainlit 需要python>=3.8。,具体操作，由于文章长度问题就不在叙述，自行百度)，命令如下：
python -m venv .venv
- 这一步是避免python第三方库冲突，省事版可以跳过
.venv是创建的虚拟空间文件夹可以自定义
接下来激活你创建虚拟空间，命令如下：
#linux or mac
source .venv/bin/activate
#windows
.venv\Scripts\activate
在项目根目录下创建requirements.txt，内容如下：
chainlit~=1.1.306
openai~=1.37.0
在项目根目录下创建app.py文件，代码如下：
import base64
import time
from io import BytesIO
import chainlit as cl
from chainlit.element import ElementBased
from chainlit.input_widget import Select, Slider, Switch
from openai import AsyncOpenAI
client = AsyncOpenAI()
@cl.on_settings_update
async def on_settings_update(settings: cl.chat_settings):
print("settings", settings)
cl.user_session.set("settings", settings)
@cl.on_chat_start
async def start_chat1():
settings = await cl.ChatSettings(
[
Select(
id="Model",
label="Model",
values=["qwen-turbo", "qwen-plus", "qwen-max", "qwen-vl-v1", "qwen-vl-chat-v1"],
initial_index=0,
),
Slider(
id="Temperature",
label="Temperature",
initial=1,
min=0,
max=2,
step=0.1,
),
Slider(
id="MaxTokens",
label="MaxTokens",
initial=1000,
min=1000,
max=3000,
step=100,
),
Switch(id="Streaming", label="Stream Tokens", initial=True),
]
).send()
cl.user_session.set("settings", settings)
content = "你好，我是泰山AI智能客服，有什么可以帮助您吗？"
msg = cl.Message(content="")
for token in content:
time.sleep(0.1)
await msg.stream_token(token)
await msg.send()
@cl.on_message
async def main(message: cl.Message):
msg = cl.Message(content="", author="tarzan")
await msg.send()
settings = cl.user_session.get("settings")
print('settings', settings)
streaming = settings['Streaming']
response = await client.chat.completions.create(
model=settings['Model'],
messages=cl.chat_context.to_openai(),
temperature=settings['Temperature'],
max_tokens=int(settings['MaxTokens']),
stream=streaming
)
if streaming:
async for part in response:
#print('part', part)
if token := part.choices[0].delta.content or "":
await msg.stream_token(token)
else:
#print('response', response)
if token := response.choices[0].message.content or "":
await msg.stream_token(token)
await msg.update()
- 由于国内open ai 的限制使用，代码中使用的oneapi代理的通义千问的api
在项目根目录下创建.env环境变量，配置如下：
OPENAI_BASE_URL="http://203.176.92.154:3001/v1"
OPENAI_API_KEY=""
- 由于国内open ai 的限制使用，代码中使用的oneapi代理的通义千问的api
- OPENAI_BASE_URL是oneapi的代理地址OPENAI_API_KEY是oneapi的令牌
执行以下命令安装依赖：
pip install -r .\requirements.txt
- 安装后，项目根目录下会多出
.chainlit和.files文件夹和chainlit.md文件
运行应用程序
要启动 Chainlit 应用程序，请打开终端并导航到包含的目录app.py。然后运行以下命令：
chainlit run app.py -w
- 该
-w标志告知Chainlit启用自动重新加载，因此您无需在每次更改应用程序时重新启动服务器。您的聊天机器人 UI 现在应该可以通过http://localhost:8000访问。
命令行选项
Chainlit CLI（命令行界面）是一种允许您通过命令行与 Chainlit 系统交互的工具。它提供了几个命令来管理您的 Chainlit 应用程序。
init 命令
该init命令通过创建位于以下位置的配置文件来初始化 Chainlit 项目.chainlit/config.toml
chainlit init
run 命令
该run命令启动 Chainlit 应用程序。
chainlit run [OPTIONS] TARGET
选项：
-w, --watch：模块更改时重新加载应用程序。指定此选项后，将启动文件监视程序，对文件的任何更改都会导致服务器重新加载应用程序，从而实现更快的迭代。-h, --headless：阻止应用程序在浏览器中打开。-d, --debug：将日志级别设置为调试。默认日志级别为错误。-c, --ci：以 CI 模式运行。--no-cache：禁用第三方缓存，例如 langchain。--host：指定运行服务器的其他主机。--port：指定运行服务器的不同端口。--root-path：指定运行服务器的子路径。
启动后界面如下：
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