Chainlitを試してみる

Twitterで流れてきたのを見かけました。普段はstreamlit使っているので、どんな感じなのかワクワクしながら試しました。そして、すごかった。

インストール

pip install chainlit

Hello chainlit

chainlit hello

おおー、チャットのUIだ。

でも、これはまだガラだけなので、Get startedをやってみます。

Pure Python

streamlitと同じように、pyファイルにロジック記述します。

app.py

import chainlit as cl


@cl.on_message
def main(message: str):
    # Your custom logic goes here...

    # Send a response back to the user
    cl.Message(
        content=f"受信: {message}",
    ).send()

-wは、オートリロードのスイッチ。

chainlit app.py -w

カスタマイズできましたが、これもまだモックの状態。

LangChain連携

今回の山場。

LangChainが入っていない場合には、pip install langchainでインストールします。あと、OpenAI APIのAPIキーも取得しておきます。

langchain.py

import os
from langchain import PromptTemplate, OpenAI, LLMChain
import chainlit as cl

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<OpenAI APIキー>"

template = """質問: {question}

回答: ステップバイステップで考えてみましょう。"""

@cl.langchain_factory
def factory():
    prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])
    llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=OpenAI(temperature=0), verbose=True)

    return llm_chain

LangChainのプロンプトテンプレートを使うということですね。

chainlit run langchain.py -w

メッセージを送信すると、LLMChain経由でOpenAI APIを呼び出します。

動きました！

なお、ターミナルではプロンプトを確認できます。

いやー、フロントエンドはもうこれでいい感じです。