如何使用 st.write_stream 流式传输 RAG 聊天机器人响应：全面指南

2024-03-10 01:26:10

使用 st.write_stream 流式传输 RAG 聊天机器人响应的全面指南

前言

随着自然语言处理 (NLP) 技术的不断发展，Retrieval Augmented Generation (RAG) 已成为聊天机器人领域备受瞩目的技术。RAG 通过将生成式模型与检索机制相结合，可以生成更全面、更符合上下文的响应。本文将深入探讨如何使用 st.write_stream() 函数流式传输 RAG 聊天机器人的响应，增强用户体验和提高应用程序性能。

RAG 聊天机器人概述

RAG 聊天机器人融合了检索和生成式模型的力量。它们从大型文本语料库中检索相关信息，并使用这些信息增强生成模型的输出。这种方法可以产生更连贯、更准确、更符合对话上下文的响应。

st.write_stream() 函数

st.write_stream() 函数是 Streamlit 库提供的一项强大功能，它允许应用程序流式传输数据和更新，而无需重新加载页面。这对于实时更新，例如聊天机器人响应，非常有用。

流式传输 RAG 聊天机器人响应

流式传输 RAG 聊天机器人响应是一个多步骤的过程：

初始化 RAG 聊天机器人： 这涉及配置语言模型和检索机制。
创建流式传输函数： 此函数负责从 RAG 聊天机器人获取响应并使用 st.write_stream() 流式传输它们。
用户界面： 设计一个界面，允许用户输入消息并查看流式传输的响应。

详细实现步骤

import streamlit as st
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain.chains import create_history_aware_retriever, create_retrieval_chain
import tiktoken
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain

# 初始化 RAG 聊天机器人
llm = ChatOpenAI()
retriever = create_history_aware_retriever(llm, ...)
conversation_rag_chain = create_retrieval_chain(...)

# 流式传输响应
def stream_response(user_input):
    response = conversation_rag_chain.stream(
        {"chat_history": st.session_state.chat_history, "input": user_input}
    )
    return response

# 用户界面
st.set_page_config("Conversational AI Doctor ", "🤖")
st.title("Doctor AI Assistant 👨‍⚕️")

user_query = st.chat_input("Type your message here...")
if user_query is not None and user_query != "":
    st.session_state.chat_history.append(HumanMessage(content=user_query))
    with st.chat_message("Human", avatar="👨‍⚕️"):
        st.markdown(user_query)
    with st.chat_message("AI",avatar="🤖"):
        response=st.write_stream(stream_response(user_query))
    st.session_state.chat_history.append(AIMessage(content=response))