Chainlit:一个开源的异步Python框架,快速构建生产级对话式 AI 应用

简介: Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架,帮助开发者在几分钟内构建可扩展的对话式 AI 或代理应用,支持多种工具和服务集成。

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦


🚀 快速阅读

  1. 功能:Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架,专为构建对话式 AI 应用设计。
  2. 安装:通过简单的 pip 命令即可安装,并提供了快速启动示例。
  3. 扩展性:支持与 OpenAI、LangChain、LlamaIndex 等多种工具和服务集成。

正文(附运行示例)

Chainlit 是什么

chainlit

Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架,专为构建可扩展的对话式 AI 或代理应用而设计。它允许开发者在几分钟内快速搭建生产级的对话式 AI 应用,而不需要花费数周时间。

Chainlit 提供了丰富的文档和示例,帮助开发者快速上手。通过 Chainlit,开发者可以轻松集成各种工具和服务,如 OpenAI、LangChain、LlamaIndex 等,从而构建功能强大的对话式 AI 应用。

Chainlit 的主要功能

  • 快速构建:通过简单的 Python 代码,开发者可以快速构建对话式 AI 应用。
  • 异步支持:基于 Python 的异步框架,确保应用的高效运行。
  • 工具集成:支持与多种工具和服务(如 OpenAI、LangChain、LlamaIndex)的无缝集成。
  • 实时交互:提供实时消息处理功能,用户输入消息后,应用可以立即响应。

如何运行 Chainlit

1. 安装 Chainlit

首先,打开终端并运行以下命令来安装 Chainlit:

pip install chainlit
chainlit hello

如果安装成功,浏览器会自动打开 hello app,表示你已经成功安装了 Chainlit。

2. 开发版本安装

如果你想安装最新的开发版本,可以使用以下命令:

pip install git+https://github.com/Chainlit/chainlit.git#subdirectory=backend/

3. 快速启动示例

创建一个新的 Python 文件 demo.py,并添加以下代码:

import chainlit as cl


@cl.step(type="tool")
async def tool():
    # 模拟工具操作
    await cl.sleep(2)
    return "工具返回的响应!"


@cl.on_message  # 当用户在 UI 中输入消息时,此函数将被调用
async def main(message: cl.Message):
    """
    当用户在 UI 中输入消息时,此函数将被调用。
    它会先发送工具的中间响应,然后发送最终答案。

    参数:
        message: 用户的消息。

    返回:
        无。
    """

    # 调用工具
    tool_res = await tool()

    await cl.Message(content=tool_res).send()

保存文件后,在终端中运行以下命令启动应用:

chainlit run demo.py -w

运行后,Chainlit 会自动打开浏览器,展示你的对话式 AI 应用。

资源


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关文章
|
4月前
|
人工智能 运维 Kubernetes
Serverless 应用引擎 SAE:为传统应用托底,为 AI 创新加速
在容器技术持续演进与 AI 全面爆发的当下,企业既要稳健托管传统业务,又要高效落地 AI 创新,如何在复杂的基础设施与频繁的版本变化中保持敏捷、稳定与低成本,成了所有技术团队的共同挑战。阿里云 Serverless 应用引擎(SAE)正是为应对这一时代挑战而生的破局者,SAE 以“免运维、强稳定、极致降本”为核心,通过一站式的应用级托管能力,同时支撑传统应用与 AI 应用,让企业把更多精力投入到业务创新。
608 30
|
4月前
|
设计模式 人工智能 自然语言处理
3个月圈粉百万,这个AI应用在海外火了
不知道大家还记不记得,我之前推荐过一个叫 Agnes 的 AI 应用,也是当时在 WAIC 了解到的。
598 1
|
4月前
|
人工智能 缓存 运维
【智造】AI应用实战:6个agent搞定复杂指令和工具膨胀
本文介绍联调造数场景下的AI应用演进:从单Agent模式到多Agent协同的架构升级。针对复杂指令执行不准、响应慢等问题,通过意图识别、工具引擎、推理执行等多Agent分工协作,结合工程化手段提升准确性与效率,并分享了关键设计思路与实践心得。
799 20
【智造】AI应用实战:6个agent搞定复杂指令和工具膨胀
|
4月前
|
人工智能 安全 数据可视化
Dify让你拖拽式搭建企业级AI应用
Dify是开源大模型应用开发平台,融合BaaS与LLMOps理念,通过可视化工作流、低代码编排和企业级监控,支持多模型接入与RAG知识库,助力企业快速构建安全可控的AI应用,实现从原型到生产的高效落地。
Dify让你拖拽式搭建企业级AI应用
|
4月前
|
消息中间件 人工智能 安全
云原生进化论:加速构建 AI 应用
本文将和大家分享过去一年在支持企业构建 AI 应用过程的一些实践和思考。
1116 51
|
5月前
|
人工智能 安全 中间件
阿里云 AI 中间件重磅发布,打通 AI 应用落地“最后一公里”
9 月 26 日,2025 云栖大会 AI 中间件:AI 时代的中间件技术演进与创新实践论坛上,阿里云智能集团资深技术专家林清山发表主题演讲《未来已来:下一代 AI 中间件重磅发布,解锁 AI 应用架构新范式》,重磅发布阿里云 AI 中间件,提供面向分布式多 Agent 架构的基座,包括:AgentScope-Java(兼容 Spring AI Alibaba 生态),AI MQ(基于Apache RocketMQ 的 AI 能力升级),AI 网关 Higress,AI 注册与配置中心 Nacos,以及覆盖模型与算力的 AI 可观测体系。
1203 60
|
4月前
|
存储 人工智能 NoSQL
AI大模型应用实践 八:如何通过RAG数据库实现大模型的私有化定制与优化
RAG技术通过融合外部知识库与大模型,实现知识动态更新与私有化定制,解决大模型知识固化、幻觉及数据安全难题。本文详解RAG原理、数据库选型(向量库、图库、知识图谱、混合架构)及应用场景,助力企业高效构建安全、可解释的智能系统。
|
4月前
|
人工智能 算法 Java
Java与AI驱动区块链:构建智能合约与去中心化AI应用
区块链技术和人工智能的融合正在开创去中心化智能应用的新纪元。本文深入探讨如何使用Java构建AI驱动的区块链应用,涵盖智能合约开发、去中心化AI模型训练与推理、数据隐私保护以及通证经济激励等核心主题。我们将完整展示从区块链基础集成、智能合约编写、AI模型上链到去中心化应用(DApp)开发的全流程,为构建下一代可信、透明的智能去中心化系统提供完整技术方案。
373 3
|
4月前
|
消息中间件 人工智能 安全
构建企业级 AI 应用:为什么我们需要 AI 中间件?
阿里云发布AI中间件,涵盖AgentScope-Java、AI MQ、Higress、Nacos及可观测体系,全面开源核心技术,助力企业构建分布式多Agent架构,推动AI原生应用规模化落地。
502 0
构建企业级 AI 应用:为什么我们需要 AI 中间件?
|
5月前
|
存储 人工智能 Serverless
函数计算进化之路:AI 应用运行时的状态剖析
AI应用正从“请求-响应”迈向“对话式智能体”,推动Serverless架构向“会话原生”演进。阿里云函数计算引领云上 AI 应用 Serverless 运行时技术创新,实现性能、隔离与成本平衡,开启Serverless AI新范式。
613 12

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多