使用 Langflow 和 Streamlit 构建基于 RAG 的对话式聊天机器人 了解如何在 20 分钟或更短的时间内构建利用检索增强生成 (RAG) 的聊天机器人，且无需编码_langflow 本地化

介绍

据其创建者LogSpace（一家提供定制机器学习服务的软件公司）介绍，Langflow是一个基于Web的LangChain UI，采用react-flow设计。Langflow 提供了一种轻松的方法来实验和原型流程。LangChain由Harrison Chase创建，是一个广受欢迎的框架，用于开发由大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序。

Langflow允许用户快速开发简单到复杂的LangChain原型，而无需编码技能，真正实现 LLM 访问的民主化。根据该项目的文档，“使用 Langflow 创建流很容易。只需将侧边栏组件拖到画布上并将它们连接起来即可创建管道。Langflow 提供了一系列 LangChain 组件，包括 LLM、提示序列化器、代理和链。” 我最近发布了博客，将您的 Langflow 原型转变为 Streamlit 聊天机器人应用程序，其中解释了如何使用 Langflow 并将原型转变为 Streamlit 应用程序。

在这篇文章中，我将引导您了解如何使用检索增强生成 (RAG) 在 20 分钟或更短的时间内构建一个对话式聊天机器人来回答与葡萄酒相关的问题，如果您愿意的话，可以将其称为“虚拟侍酒师”，几乎无需编写任何代码必需的。

脚步

• git clone该帖子的 GitHub 项目存储库
• 自行安装 Langflow，或使用专门为本篇文章创建的 Docker 镜像
• 使用 Langflow 的可视化界面构建两个流程，或导入专门为此帖子创建的集合文件
• 运行两个 Langflow 流程并使用 Langflow 的聊天 UI 测试聊天机器人的功能
• pip使用帖子的 GitHub 项目存储库中提供的 Streamlit 应用程序代码安装 - Streamlit并更新您的FLO