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demo-chatbot

使用Python构建的LLM推理聊天程序

该程序通过OpenAI GPT-4 API生成响应,并提供通过Python创建LLM推理应用程序的简便方法。用户可以轻松切换到任意API或模型,该项目包含详细的教程和操作指南。

项目介绍: Demo-Chatbot

概述

Demo-Chatbot 是一个简单的聊天应用程序,使用大语言模型(LLM)来生成用户所发送消息的响应。这款应用程序特别适合那些希望创建基于Python的LLM推理Web应用程序的开发者。当前版本采用了OpenAI的GPT-4 API来提供智能对话功能,不过开发者可以根据需要灵活调整代码以使用其他API或模型。

功能与特点

  • 灵活的API使用:用户可以轻松调整程序代码来使用不同的LLM API,不局限于OpenAI的GPT-4。
  • 基于Python:整款应用仅使用Python编写,降低了上手门槛,方便想通过Python实现LLM应用的开发者。
  • 扩展与学习:Taipy的官方文档中提供了如何创建该类应用的详细教程,帮助开发者迅速掌握应用开发要领。

教程

Taipy文档中提供有关于如何创建这类聊天应用的详细教程,指导用户如何一步一步地创建属于自己的LLM聊天程序。这对于初学者和希望深入了解程序设计的开发者而言,是一个不错的学习资源。

使用指南

要运行此Demo-Chatbot应用,用户需要一个有效的OpenAI账号及API密钥。具体使用步骤如下:

  1. 克隆仓库:首先,通过Git命令将该项目仓库克隆到本地。

    git clone https://github.com/Avaiga/demo-llm-chat.git
    
  2. 安装依赖:下载完成后,安装所需的Python依赖库。

    pip install -r requirements.txt
    
  3. 配置环境变量:在项目根目录下创建一个.env文件,并将OpenAI API密钥添加进去。

    OPENAI_API_KEY=sk-...
    
  4. 运行应用:最后,通过执行以下命令运行该聊天应用。

    python main.py
    

总结

Demo-Chatbot 是一款简单而强大的应用程序,适合初学者和有经验的开发者使用。无论是用作学习范例,还是作为构建更复杂的LLM应用的基础,该项目都能够提供实用的功能和灵活的扩展性。如果您对创建利用大语言模型驱动的聊天应用感兴趣,不妨试试这个项目。

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