在这个数据驱动创新的时代，创建利用大型语言模型 (LLM) 的强大应用程序变得越来越重要。作为这一需求的证明，LangChain 和 Streamlit 最近的集成显着简化了构建基于 LLM 的应用程序的过程。这些开源库相辅相成，为开发人员提供了强大的技术堆栈，用于构建和共享数据驱动的应用程序。
Streamlit和LangChain概述
Streamlit 是一个开源 Python 库，可在几分钟内将数据脚本转换为可共享的 Web 应用程序。另一方面，LangChain为开发者提供了一个将LLM与其他计算资源或知识源集成的平台。这两个库都拥有强大的开源社区精神和“自带电池”的理念，促进应用程序的快速迭代和交付。
使用 Streamlit 可视化 LLM 想法和行动
Streamlit 和 LangChain 集成的主要目标是简化 LLM 代理思想和行动的渲染和可视化。此功能为开发人员和最终用户提供了代理流程（从启动到最终响应）的清晰视图。
这种可视化是使用 Streamlit 的回调处理程序实现的。当与 LLM 代理集成时，回调处理程序以有组织、紧凑的扩展器格式显示代理的想法和工具输入/输出。
以下是一个 Python 代码片段，说明如何使用 Streamlit 和 LangChain 创建基于 LLM 的聊天与搜索应用程序：
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.callbacks import StreamlitCallbackHandler
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun