如何使用Streamlit和Ollama打造AI聊天机器人教程

在这份全面的指南中，我们将逐步介绍如何使用Streamlit和Ollama构建你自己的AI聊天机器人。该项目结合了大型语言模型（LLMs）的强大功能与用户友好的界面，让你能够创建一个定制化且交互式的AI助手。无论你是经验丰富的开发者还是刚刚入门，本教程都将为你提供所需的知识和技能，将你的AI聊天机器人愿景变为现实。准备好深入代码，释放AI的潜力吧！

关键点

• 设置Streamlit开发环境
• 从GitHub克隆启动项目模板
• 理解项目的代码结构
• 通过配置自定义聊天机器人行为
• 实现状态管理以提供流畅的用户体验
• 利用Ollama进行大型语言模型集成
• 使用Streamlit创建用户界面
• 使用Streamlit和Ollama构建AI聊天机器人

开始你的AI聊天机器人项目

设置开发环境

在深入代码之前，确保你已经正确设置了开发环境。我们将使用Python以及Streamlit和Ollama库。确保你的系统上已安装Python。建议使用venv或conda等虚拟环境管理器来隔离项目依赖。安装conda后，为此项目创建一个新环境：

conda create -n streamlit_env python=3.9
conda activate streamlit_env

这将创建一个名为streamlit_env的隔离环境，并安装Python 3.9。激活环境后，确保项目运行顺畅。

为确保Streamlit安装，运行以下代码：

pip install streamlit

运行以下命令确认安装是否正确：

streamlit hello

Streamlit库已安装，接下来需要配置Ollama以使用大型语言模型。在项目开始前，请确保正确配置计算机设置，你可以在我的YouTube教程中查看相关内容。

从GitHub克隆启动项目

为了简化流程并提供构建基础，我在GitHub上创建了一个启动项目模板。

该模板包括基本的项目结构、必要的配置文件和一些初始代码，帮助你快速上手。要克隆启动项目，请在终端中使用以下命令：

git clone --single-branch --branch starter_project https://github.com/DevTechBytes/Streamlit-Ollama-Chatbot.git

此命令从GitHub仓库克隆starter_project分支。--single-branch标志确保仅下载指定分支，节省时间和磁盘空间。你可以在文章的描述框中找到项目链接。克隆后，导航到项目目录：

cd Streamlit-Ollama-Chatbot

我会将文件夹重命名为“starter”并放入下载文件夹中，这有助于代码和系统更快运行。

理解项目结构

在开始编码之前，让我们花点时间探索项目的结构，并理解每个文件和文件夹的用途。启动项目通常包括以下关键组件：

• helpers/：包含辅助函数和实用模块。
• config.py：定义聊天机器人的配置设置，如页面标题和语言模型选择。
• ollama_chatbot.py：运行Streamlit应用程序和聊天机器人逻辑的主脚本。
• requirements.txt：列出项目的所有Python依赖项。

熟悉此结构有助于你高效地导航项目。我们将克隆项目并用vscode打开。

代码实现与解释

使用Streamlit配置应用程序标题

克隆项目并导入vscode后，第一步是配置项目。

该文件很重要，因为它可以在未来使用。对于基本配置，我们可以使用Streamlit。Streamlit提供了一种便捷的方式来设置浏览器标签中显示的页面标题。在ollama_chatbot.py文件中，你会找到以下代码：

st.set_page_config(page_title=config.PAGE_TITLE, initial_sidebar_state="expanded")
st.title(config.PAGE_TITLE)

st.set_page_config函数通过使用config.py文件中的PAGE_TITLE常量来配置页面标题，避免硬编码。这确保了聊天机器人的标题在整个应用程序中保持一致，并在用户界面中显示，便于理解。

创建和使用Streamlit侧边栏

使用Streamlit，可以通过调用函数轻松创建侧边栏。以下是主py文件中的代码：

with st.sidebar:
    st.markdown("# Chat Options")

通过with代码可以调用streamlit函数创建侧边栏，帮助编辑和添加内容到侧边栏。例如，代码显示我们可以使用markdown来编辑侧边栏中的内容。

理解Streamlit文档

为了确保每个人都理解Streamlit，我将向你展示如何查看文档。如果你想查看Streamlit页面的文档，请访问：

这将帮助你更清楚地理解如何运行代码。

如何设置Streamlit和Ollama聊天机器人

步骤1：克隆启动项目并打开Vscode

使用以下命令克隆启动项目：

git clone --single-branch --branch starter_project https://github.com/DevTechBytes/Streamlit-Ollama-Chatbot.git

此命令从GitHub仓库克隆starter_project分支。--single-branch标志确保仅下载指定分支，节省时间和磁盘空间。克隆后，导航到项目目录并打开你的代码。

步骤2：设置Conda并安装Streamlit

通过以下命令检查Conda：

conda -v

启动环境：

conda create -n streamlit_env python=3.9
conda activate streamlit_env

设置完成后，安装Streamlit，然后通过以下命令检查Streamlit：

streamlit hello

步骤3：设置配置和Streamlit

输入以下命令运行Streamlit：

streamlit run ollama_chatbot.py

运行后，你可以编辑网页标题。

常见问题

什么是Streamlit？

Streamlit是一个开源的Python库，可以轻松创建和分享用于机器学习和数据科学的精美自定义Web应用程序。只需几行代码，你就可以将数据脚本转换为可共享的Web应用程序。

什么是Ollama？

Ollama是一个工具，可以轻松在本地设置和运行大型语言模型。它将模型与依赖项打包，便于分发。Ollama支持macOS、Linux和Windows（预览版）。

如何运行Streamlit应用程序？

安装依赖项后，导航到项目目录并在终端中运行以下命令：

streamlit run ollama_chatbot.py

这将启动Streamlit服务器，你的应用程序将在默认的Web浏览器中打开一个新标签页。

相关问题

如何为我的聊天机器人选择合适的模型？

选择合适的模型取决于你的具体需求和可用资源。考虑模型大小、准确性、速度和内存要求等因素。例如，codellama:7b是一个较小的模型，适合资源受限的环境，而codellama:13b提供更好的准确性，但内存使用量更高。