Streamlit在人工智能中的应用场景

Streamlit 在 AI 大模型（如 GPT、LLaMA、Claude 等） 和 RAG（检索增强生成） 中的应用非常广泛，它能够快速构建交互式界面，让用户直观体验大模型的能力，并灵活调整参数或输入数据。以下是具体应用场景和实现方法：

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1. 大模型（LLM）的交互式演示

Streamlit 可以轻松集成 OpenAI、Hugging Face、LangChain 等库，构建大模型的聊天、文本生成或问答应用。

应用场景

• 聊天机器人：集成 GPT-4、Claude 或本地部署的 LLaMA，提供对话界面。
• 文本生成：让用户输入提示词（Prompt），实时生成文章、代码或故事。
• 翻译/摘要工具：调用大模型进行多语言翻译或长文本摘要。

示例代码（OpenAI GPT 交互）

import streamlit as st
import openai

# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = st.secrets["OPENAI_KEY"]

st.title(" GPT-4 聊天助手")

if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []

# 显示历史消息
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.markdown(message["content"])

# 用户输入
if prompt := st.chat_input("输入你的问题..."):
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    with st.chat_message("user"):
        st.markdown(prompt)
    
    # 调用 GPT-4 生成回复
    with st.chat_message("assistant"):
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4",
            messages=[{"role": m["role"], "content": m["content"]} for m in st.session_state.messages],
            stream=True
        )
        reply = st.write_stream(response)
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": reply})

2. RAG（检索增强生成）系统

RAG 结合了 检索（Retrieval） 和 生成（Generation），适用于知识问答、文档分析等任务。Streamlit 可以构建完整的 RAG 前端，让用户上传文档、调整检索策略并查看生成结果。

应用场景

• 企业知识库问答：上传 PDF/PPT，让 LLM 基于文档内容回答。
• 法律/医疗咨询：检索相关案例或论文，生成专业回答。
• 个性化推荐：结合用户历史数据，生成定制化建议。

示例代码（RAG 文档问答）

import streamlit as st
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# 上传 PDF
uploaded_file = st.file_uploader("上传 PDF", type="pdf")
if uploaded_file:
    # 保存并加载 PDF
    with open("temp.pdf", "wb") as f:
        f.write(uploaded_file.getbuffer())
    loader = PyPDFLoader("temp.pdf")
    pages = loader.load_and_split()

    # 文本分块 + 向量存储
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
    texts = text_splitter.split_documents(pages)
    embeddings = OpenAIEmbeddings()
    db = FAISS.from_documents(texts, embeddings)

    # 构建 RAG 链
    retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
    qa = RetrievalQA.from_chain_type(
        llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo"),
        chain_type="stuff",
        retriever=retriever
    )

    # 用户提问
    query = st.text_input("输入你的问题")
    if query:
        result = qa.run(query)
        st.write("回答：", result)

效果：

• 用户上传 PDF（如产品手册）。
• 输入问题（如“如何安装设备？”），系统检索相关内容并生成答案。

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3. 大模型微调与评估

Streamlit 可用于：

• 数据标注：人工修正大模型的输出，用于微调。
• A/B 测试：对比不同模型（GPT-4 vs. LLaMA）的回答质量。
• Prompt 调优：测试不同提示词的效果，提高生成质量。

示例代码（Prompt 调优界面）

import streamlit as st

prompt_template = st.text_area(
    "Prompt 模板",
    value="请用简洁的语言回答以下问题：\n问题：{question}\n回答："
)

question = st.text_input("输入问题", "Python 如何读取 CSV 文件？")
if st.button("生成回答"):
    final_prompt = prompt_template.format(question=question)
    st.write("最终 Prompt：", final_prompt)
    # 调用大模型生成回答...

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4. 部署与扩展

• 快速部署：使用 streamlit run app.py 本地运行，或部署到 Streamlit Cloud、Hugging Face Spaces。
• 集成后端：结合 FastAPI 处理复杂逻辑，Streamlit 仅作前端。
• 多模态支持：支持图片、音频输入（如 Whisper 语音转文字 + GPT 生成摘要）。

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总结

Streamlit + 大模型/RAG 的优势

✅ 极速开发：无需前端，几小时构建完整应用。
✅ 交互灵活：支持参数调整、文件上传、实时生成。
✅ 适合演示：方便向客户或团队展示 AI 能力。

适用场景

• 企业内部知识管理（RAG + 文档问答）。
• 教育/培训（交互式 LLM 演示）。
• 数据科学团队快速验证 Prompt 或模型效果。

Streamlit 让大模型和 RAG 技术的应用更加直观和易用，是 AI 原型开发和轻量级部署的理想工具。