本文详细介绍了基于LangChain和Streamlit框架开发通义千问知识库问答系统（RAG架构）的实战过程。系统通过整合文本处理、向量检索与大模型推理能力，构建了一个轻量级Web界面。文章从系统架构、环境配置、核心代码解析到界面实现，全面展示了开发流程。关键技术包括：使用HuggingFaceEmbeddings进行文本向量化，FAISS实现本地向量存储，通义千问模型接口调用，以及Streamlit构建交互式Web界面。此外，还提供了生产环境优化建议，如检索质量提升、性能优化方案和安全加固措施。最后，文章分享了完整源码获取方式，为开发者提供了即用即部署的开源解决方案。 文章详细介绍了如何利用LangChain和Streamlit框架开发一款名为通义千问知识库问答系统（RAG架构）的过程。该系统综合了文本处理、向量检索与大模型推理等多种技术，构建了一个具有轻量级Web界面的问答系统。文章对系统的架构进行了讲解，这为读者理解后续的开发流程打下了基础。随后，文章进入实际的开发环境配置阶段，为开发者提供了详细的配置指南，包括必要的软件安装和环境搭建，确保开发者能够顺利开始编码工作。 在核心代码的解析部分，文章详细介绍了代码的每一部分如何实现系统的不同功能。这些功能包括文本向量化、向量检索和模型推理等关键技术环节。特别是使用了HuggingFaceEmbeddings对文本进行向量化处理，并采用FAISS技术实现本地向量的存储。这些技术的应用确保了问答系统在处理自然语言问题时的准确性和效率。 文章还专门介绍了如何通过Streamlit框架构建交互式的Web界面。该框架提供了一种快速和直观的方式来创建界面，使得用户能够轻松地与问答系统进行交互。此外，文章还探讨了系统的生产环境优化建议，这包括如何提高检索质量、进行性能优化以及强化系统安全。 为了方便开发者进一步学习和部署，文章提供了完整的源码获取途径，使得开发者可以轻松地获得这套完整的解决方案，并进行即用即部署的操作。 整体而言，文章为读者提供了一套全面的开发指南，不仅仅是理论上的阐述，更重要的是提供了实用的代码和操作步骤，使得有志于开发类似问答系统的开发者可以快速上手并实现自己的项目。

Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。 Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。 1. **安装与启动**： - 安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pip install streamlit`。 - 运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlit run app.py`。这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。 2. **核心组件**： - `streamlit.write()`: 这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。 - `streamlit.pyplot()`: 用于展示matplotlib生成的图表。 - `streamlit.plotly()`: 支持Plotly库的交互式图表。 - `streamlit.altair()`: 显示Altair库的静态或交互式图表。 - `streamlit.dataframe()`: 直接展示Pandas DataFrame。 - `@streamlit.component`: 创建自定义的UI组件。 3. **数据交互**： - Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。 - 使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。 - `streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。 4. **状态管理**： - Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。 - `st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。 5. **布局控制**： - 使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。 - `st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。 6. **部署**： - Streamlit提供了一键部署到免费的Streamlit Sharing服务，只需运行`streamlit share`命令。 - 也可以将应用部署到Heroku、Google Cloud或AWS等云平台。 7. **社区和扩展**： - Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。 - 通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。 通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

在当今信息化时代，掌握实时天气信息对于日常生活和工作具有十分重要的意义。随着计算机技术的发展，利用编程技术构建个人化、便捷的天气查询小应用成为可能。本项目即是一项使用Python编程语言，通过streamlit框架开发的简易天气小应用。该项目的主要功能是用户通过输入城市名称，应用将反馈该城市的天气状况、温度、湿度、风力等信息，甚至能根据天气情况给出出行或活动的建议。 Streamlit是一个开源的Python库，专为数据科学而设计，可以快速地为数据应用提供一个美观的用户界面。开发者无需深入了解前端技术，就能创建功能丰富、外观现代化的Web应用。在构建天气小应用时，使用Streamlit可以显著提升开发效率，同时保持应用的高效性和易用性。 实现上述功能的核心是通过网络API获取天气数据。项目中可能涉及到的API包括但不限于国内外的天气预报服务API，这些服务往往通过HTTP请求的方式提供实时天气信息。开发者需要根据API提供的文档说明，编写代码实现天气数据的查询功能，并将结果以易于理解的方式展示给用户。这不仅需要熟悉网络请求的处理，也要求有一定的数据解析能力。 文件名“AMap_adcode_citycode.xlsx”表明了该项目中使用了高德地图（AMap）的地理编码和城市编码数据。城市编码是城市定位的重要依据，对于天气查询应用来说，正确的城市编码是获取准确天气信息的前提。高德地图提供的城市编码数据涵盖了中国所有城市，包括县、市、自治区级别的详细划分。开发者可以利用这些编码数据，确保用户输入的城市名称能够被准确解析并对应到相应的天气数据源。 综合来看，该项目是一个实用且具备一定技术深度的应用。它不仅帮助用户快速了解目标城市的天气，还考虑到了用户体验的细节，如提供生活建议等。对于学习Python编程、Web应用开发以及熟悉API调用的开发者来说，该项目是一个极佳的实战练习机会。同时，对于那些希望提升生活质量，希望通过技术手段更好地规划日常活动的用户而言，这个应用具有很高的实用价值。

Python Streamlit 360全景照片 Web端应用 采用Penellum JS 全景照片库， 可嵌入腾讯云或阿里云对象存储图片 采用Streamlit库作为web前端

本地部署开源大模型的完整教程LangChain + Streamlit+ Llama

预测Covid 深度学习模型，用于使用X射线图像检测Covid-19。这是一个简单的分类模型，基线准确度为94％。 严谨 以下命令将根据配置文件requirements.txt安装所有必需的软件包。 pip install -r requirements.txt 要运行该应用程序，请使用以下命令 streamlit run app.py

马里梅科图 如何使用Matplotlib绘制Marimekko图表并通过Streamlit添加交互性 要求 pip install matplotlib pip install pandas pip install streamlit 数据 例子

Streamlit-try:使用streamlit和python构建Web应用程序

streamlit_NLP 通过Streamlit进行的简单NLP演示

streamlit 做的一个小的项目