❄️ Frosty：雪崩实验室的Streamlit上基于LLM的Snowflake数据探索聊天机器人搭建教程...-优快云博客

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❄️ Frosty：雪崩实验室的Streamlit上基于LLM的Snowflake数据探索聊天机器人搭建教程

sfguide-frosty-llm-chatbot-on-streamlit-snowflakeAn LLM-powered Streamlit chatbot for data exploration and question answering on Snowflake项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sf/sfguide-frosty-llm-chatbot-on-streamlit-snowflake

本教程将引导您如何设置并使用Frosty，一个在Snowflake数据仓库之上利用大型语言模型(LLM)构建的数据探索与问答聊天机器人。该项目托管于GitHub，旨在简化数据分析师与数据的交互。

目录结构及介绍

项目目录概览：

sfguide-frosty-llm-chatbot-on-streamlit-snowflake/
├── assets                   # 静态资源文件夹，可能包含图标、样式等。
├── src                      # 核心源代码文件夹
│   └── frosty_app.py       # 主应用文件，包含了聊天机器人的主体逻辑。
├── .gitignore               # Git忽略文件，定义了哪些文件或文件夹不应被版本控制系统追踪。
├── LEGAL.md                 # 法律声明文件。
├── LICENSE                  # 许可证文件，表明项目遵循Apache-2.0许可证。
├── README.md                # 项目的主要读我文件，介绍了项目概述、安装与快速入门步骤。
├── requirements.txt         # 项目所需Python库列表。
└── prompts.py               # 包含系统提示和用户交互时的预设信息。

src/frosty_app.py: 关键组件，负责应用的启动与核心交互逻辑，包括与OpenAI API的交互、用户输入处理以及与Snowflake数据库的通信。
prompts.py: 提供引导性系统消息和用户交互模板，对LLM进行初始指导，并规范用户的对话体验。

项目的启动文件介绍

启动文件： src/frosty_app.py

该文件是应用的主入口点，它通过Streamlit框架实现了界面。主要功能包括初始化与OpenAI的连接，设置初始的系统提示，以及处理用户输入和展示聊天历史。关键步骤涉及：

导入必要的库，如openai用于API调用，streamlit用于构建UI。
使用Snowflake的API密钥配置OpenAI客户端。
确保有会话状态（session state），用于存储聊天历史。
实现用户输入接口和消息记录逻辑，确保能够接收用户输入，并向OpenAI发送请求以生成回复。
展示聊天历史，提供连续的对话上下文。

项目的配置文件介绍

虽然直接的“配置文件”如.env或专门的配置文件没有明确列出，但该项目依赖于环境变量来管理敏感信息，如OpenAI的API Key。这一点在src/frosty_app.py中通过访问st.secrets["OPENAI_API_KEY"]体现出来，意味着配置主要是通过Snowflake Labs推荐的方式，即使用Streamlit Secrets或环境变量来安全地存储API密钥等敏感信息。您需要在部署前设置这些环境变量。