- 2024-10-13chainlit 实际部署一些问题
chainlit内部基于了socket.io进行消息处理,socket.io是有一些缺陷的,但是也有相关的解决方法,同时对于启动的入口是加载的一个python文件,这个处理上是动态加载里边的方法到chainlit运行环境的内部一些处理load模块处理defload_module(target:str,force_refre
- 2024-09-22Chainlit集成LlamaIndex实现知识库高级检索(简单融合寻回器)
检索原理**简单融合寻回器**简单融合寻回原理,是利用多个检索器,融合查询最终的结果返回给LLM。此检索器还将通过生成与原始问题相关的问题,用相关问题再次检索多个检索器的数据,把原始问题和相关问题经过多个检索器检索结果整理后交给LLM最最终回复。本次代码示例中,使用简
- 2024-09-22Chainlit集成LlamaIndex实现知识库高级检索(自动合并检索)
检索原理**自动合并检索**自动合并检索原理,和我洗的上一篇文章的检索方案:将文本分割成512大小(一般对应段落大小)和128(一般对句子大小不是严格的句子长度)大小两种分别存储到索引库,再用llama_index的简单融合寻回器,分别从这里个向量库查询。将查询结果融合排序后交给LLM的
- 2024-09-14chainlit s3 minio 存储集成配置
chainlits3默认对于minio的支持没有明确说明,但是我们可以通过配置解决(环境变量以及~/.aws/config都可以)使用代码配置importchainlitasclimportchainlit.dataascl_datafromchainlit.data.sql_alchemyimportSQLAlchemyDataLayerfromchainlit.typesimportThreadDic
- 2024-09-13Chainlit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)
前言我在上一篇文章中《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l
- 2024-08-21Chainlit接入FastGpt接口快速实现自定义用户聊天界面
前言由于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/ChatGPTweb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
- 2024-07-30使用chainlit快速构建类似OPEN AI一样的对话网页
快速开始创建一个文件,例如“chainlit_chat”mkdirchainlit_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pythonsdk。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-mvenv.venv这
- 2024-07-29使用Chainlit接入通义千问快速实现一个多模态的对话应用
开通灵识服务首先需要到阿里云-模型服务灵积开通账户,获得apiKey模型服务灵积https://dashscope.aliyun.com/进入控制台,在API-KEY管理里,创建一个新的API-KEY,然后保存起来,后面会用到。模型服务灵积服务所有API文档地址https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer
- 2024-07-29子进程中的超时参数在 chainlit 应用程序中不起作用
我有一个脚本可以为在Windows中运行的GraphRAG应用程序构建ChainlitUI。GraphRAG查询在终端中运行良好,尽管需要大约120秒(附有屏幕截图)。但是,当我运行此Chainlit脚本时,subprocess.run中的timeout=300无法按预期工作。相反,我在大约60秒后收到“无法到达服务器”错