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

知识大胖

于 2023-08-02 19:22:03 发布

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分类专栏： NVIDIA GPU和大语言模型开发教程文章标签：机器人

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本文介绍了如何使用Langflow和Streamlit在20分钟内构建一个基于RAG（检索增强生成）的对话式聊天机器人，该机器人能够回答葡萄酒相关问题。通过Langflow的无代码界面，无需编码即可创建流程，并借助Streamlit将其转化为交互式应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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。