使用 Streamlit 创建交互式聊天应用

在现代数据科学和机器学习项目中，创建直观且可交互的 web 应用已经变得越来越重要。Streamlit 是一个开源的 Python 库，使得创建和分享美观的自定义 web 应用于机器学习和数据科学变得简单。本文将深入探讨如何在 Streamlit 应用中存储和使用聊天消息历史记录，借助于 StreamlitChatMessageHistory。

技术背景介绍

Streamlit 允许开发者快速构建交互式的数据应用，无需深入了解 web 开发。通过简单的 Python 脚本，开发者可以将数据科学代码转化为交互式的 web 应用。尤其在结合 LangChain 平台时，能够帮助开发者创建拥有持久化聊天历史记录的应用。

核心原理解析

StreamlitChatMessageHistory 是一个工具类，用于在 Streamlit 应用中通过 session state 存储消息历史记录。消息历史记录在用户的 session 中持久化，确保用户在会话中的消息不会丢失。该功能在多次运行 Streamlit 应用时非常有用，因为我们可以保持对话的连续性。

代码实现演示

首先，我们需要安装所需的库，确保环境准备就绪：

pip install -U langchain-community streamlit

接下来，在 Streamlit 应用中实现聊天功能：

import streamlit as st
from langchain_community.chat_message_histories import StreamlitChatMessageHistory
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate