🎈 Streamlit + LLM 示例应用

使用 Streamlit 构建 LLM 应用的入门示例。

应用概述

本应用展示了一系列不断扩充的 LLM 最小可行示例。

当前示例包括：

• 聊天机器人
• 文件问答
• 结合互联网搜索的聊天
• LangChain 快速入门
• LangChain PromptTemplate
• 带用户反馈的聊天

演示应用

获取 OpenAI API 密钥

您可以按照以下步骤获取自己的 OpenAI API 密钥：

1. 访问 https://platform.openai.com/account/api-keys。
2. 点击 + 创建新的密钥 按钮。
3. 接着输入一个标识名称（可选），然后点击 创建密钥 按钮。

在 Streamlit Community Cloud 中设置 OpenAI API 密钥

要在 Streamlit 应用中将 OpenAI API 密钥设置为环境变量，请执行以下操作：

1. 在右下角，点击 < 管理应用，然后点击垂直排列的“…”图标，再选择 设置。
2. 进入应用设置后，切换到 Secrets 选项卡，并将 API 密钥粘贴到文本框中，格式如下：

OPENAI_API_KEY='xxxxxxxxxx'

在本地运行

virtualenv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
streamlit run Chatbot.py

llm-examples 快速上手指南

本指南帮助中国开发者快速使用 Streamlit 构建大语言模型（LLM）应用示例。

环境准备

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
• Python 版本：建议 Python 3.8 及以上
• 前置依赖：
  • OpenAI API Key（需自行申请）
  • virtualenv（用于创建虚拟环境）
  • pip（Python 包管理工具）

💡 提示：国内用户访问 OpenAI 服务可能需要配置网络代理或使用镜像加速方案。

安装步骤

1. 克隆项目代码（如尚未下载）：

   git clone https://github.com/streamlit/llm-examples.git
   cd llm-examples
   

2. 创建并激活虚拟环境：

   virtualenv .venv
   source .venv/bin/activate
   

   Windows 用户使用：.venv\Scripts\activate

3. 安装依赖包（推荐使用国内镜像源加速）：

   pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   

基本使用

1. 获取 OpenAI API Key

访问 OpenAI API Keys 页面，点击 + Create new secret key 生成密钥。

2. 配置密钥（本地运行）

在项目根目录创建 .streamlit/secrets.toml 文件，内容如下：

OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key_here"

3. 启动应用

运行最简单的聊天机器人示例：

streamlit run Chatbot.py

浏览器将自动打开 http://localhost:8501，即可体验 LLM 聊天功能。

🌐 其他示例（如文件问答、联网搜索等）只需替换文件名运行，例如：streamlit run File_QnA.py