【RAG 项目实战 02】Chainlit 持久化对话历史

NLP Github 项目：

• NLP 项目实践：fasterai/nlp-project-practice

  介绍：该仓库围绕着 NLP 任务模型的设计、训练、优化、部署和应用，分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验

• AI 藏经阁：https://gitee.com/fasterai/ai-e-book

  介绍：该仓库主要分享了数百本 AI 领域电子书

• AI 算法面经：fasterai/nlp-interview-handbook#面经

  介绍：该仓库一网打尽互联网大厂NLP算法面经，算法求职必备神器

• NLP 剑指Offer：https://gitee.com/fasterai/nlp-interview-handbook

  介绍：该仓库汇总了 NLP 算法工程师高频面题

01 创建账号

1、登录 Literal AI 
2、创建一个项目

3、在设置页面复制API Key

02 创建密码

1、 使用  chainlit create-secret 命令创建密钥，并复制到 .env 中

2、添加密码验证

from typing import Optional
import chainlit as cl

@cl.password_auth_callback
def auth_callback(username: str, password: str):
    # Fetch the user matching username from your database
    # and compare the hashed password with the value stored in the database
    if (username, password) == ("admin", "admin"):
        return cl.User(
            identifier="admin", metadata={"role": "admin", "provider": "credentials"}
        )
    else:
        return None

【动手学 RAG】系列文章：

• 【RAG 项目实战 01】在 LangChain 中集成 Chainlit
• 【RAG 项目实战 02】Chainlit 持久化对话历史
• 【RAG 项目实战 03】优雅的管理环境变量
• 【RAG 项目实战 04】添加多轮对话能力
• 【RAG 项目实战 05】重构：封装代码
• 【RAG 项目实战 06】使用 LangChain 结合 Chainlit 实现文档问答
• 【RAG 项目实战 07】替换 ConversationalRetrievalChain（单轮问答）
• 【RAG 项目实战 08】为 RAG 添加历史对话能力

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