StreamlitとLangchainを使用してAIアプリケーション用のユーザーインターフェイスを構築する方法

このチュートリアルでは、NEO4Jグラフデータベースと相互作用するLangchainアプリケーション用の流線UIの構築を示しています。 検索拡張ジェネレーション（RAG）を使用して、国際サッカーの歴史に関する質問に答えるチャットボットを作成します。重要な手順と概念を調べてみましょう

チュートリアルでは、いくつかのテクノロジーを活用しています：

streamlit：
• ユーザーフレンドリーなWebアプリを迅速に構築するためのPythonフレームワーク。 チャットメッセージを表示し、ユーザー入力を受け入れ、ChatGPTのようなインターフェイスを作成するためのコンポーネントを提供します。 langchain：
さまざまなLLMを統合し、LLMの他のツールとの統合を簡素化するフレームワーク。 ここでは、OpenAIのGPTモデルをデータベースに接続します
• NEO4J（AURADBを使用）：フットボール選手、チーム、マッチ、トーナメントなどの相互接続されたデータを保存するのに最適なグラフデータベース。 このチュートリアルでは、クラウドベースのAURADBインスタンスを使用しています
• 検索拡張生成（RAG）：データベースから取得された情報を使用してLLMを強化する手法。 チャットボットはぼろきれを使用して、サッカーの歴史に関する特定の質問に答えます。
使用されるデータは、スコア、得点者、一致の詳細を含む47,000を超える一致を含むKaggleデータセットです。 このデータは、NEO4Jデータベースに摂取されます。 チャットボットのグラフスキーマには、「play_home」や「scored_for」などの関係によってリンクされた、プレイヤー、チーム、マッチ、トーナメント、都市、国のノードが含まれています。
• チュートリアルは、チャットボットをステップバイステップで構築することを進めます：

環境のセットアップ：

コンドマ環境を作成し、必要なライブラリ（Streamlit、Langchain、Langchain-Openai、Langchain-Community、Neo4J）のインストール。 シークレット（Neo4J URI、ユーザー名、パスワード、およびOpenAI APIキー）は、

。

に保存されます。

1. ライブラリの輸入と秘密の読み込み：を使用して必要なモジュールとロード秘密のインポート .streamlit/secrets.toml

2. 認証：

   サイドバーは、ユーザーにOpenAI APIキーをプロンプトします。 st.secrets

   データベース接続とQAチェーンの初期化：
3. 関数はNEO4Jに接続し、スキーマを更新し、

   を使用してa を初期化します。 効率のためにこれらのリソースをキャッシュします

4. メッセージ履歴：Streamlitのセッション状態は、チャット履歴を管理し、およびinit_resources。 GraphCypherQAChain ChatOpenAI st.cache_resource

   チャットコンポーネント：
5. 関数はチェーンを実行し、潜在的なエラーを処理します。

   ユーザークエリを受け入れると、。を使用して応答が表示されます。

6. コードの最適化：コードは、より良い組織のためにモジュラーファイル（graph_utils.pyおよびchat_utils.py）にリファクタリングされます。

7. 展開：アプリはクラウドが合理化されているために展開されているため、ファイルとシークレット管理が必要です。 requirements.txt

最終アプリケーションは、サッカーデータベースを照会するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。 チュートリアルでは、UIの開発は比較的簡単ですが、基礎となるクエリ生成を最適化し、正確性を確保するには多大な努力が必要であることを強調しています。 提供された例は、機能的ですが、出発点として機能し、生産の使用にさらに洗練する必要がある場合があります。 チュートリアルは、必要なスキル、コスト、データベースの代替案、およびChatGpt。

とのチャットボットの違いに関する一般的な質問に対処するFAQで終了します。

（注：画像URLはプレースホルダーであり、画像を含める場合は実際の画像URLに置き換える必要があります。

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