ChainLit : Construisez des applications LLM rapides et faciles avec Python

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Jennie Rose

Published on 10/11/2023

Bienvenue dans le guide ultime sur Chainlit, un package Python révolutionnaire qui change la donne dans le domaine des applications de modèles linguistiques. Que vous soyez un développeur chevronné ou un débutant cherchant à vous plonger dans le monde de l'IA et des modèles linguistiques, ce guide est votre ressource incontournable.

Dans les prochaines sections, nous plongerons en profondeur dans ce qu'est Chainlit, comment le configurer et pourquoi il se démarque des autres outils tels que Streamlit. Nous explorerons également ses fonctionnalités clés, ses intégrations et comment vous pouvez personnaliser et déployer vos applications Chainlit. Alors, commençons !

Qu'est-ce que Chainlit ?

Chainlit est un package Python open-source spécifiquement conçu pour simplifier le développement et le déploiement d'applications de modèles linguistiques. Il vous permet de créer facilement des applications d'IA en utilisant Python et même de développer des interfaces utilisateur similaires à ChatGPT en quelques minutes seulement.

Chainlit vs Streamlit : Qui est le meilleur ?

Lorsqu'il s'agit de construire des applications web pour la science des données ou l'IA, Streamlit a été le choix privilégié de nombreux développeurs. Cependant, Chainlit gagne rapidement en popularité pour plusieurs raisons convaincantes.

Définition : Streamlit est une bibliothèque Python open-source utilisée pour créer des applications web pour la science des données et l'apprentissage automatique. Il est connu pour sa simplicité et ses fonctionnalités de déploiement rapide. Mais comment se compare-t-il à Chainlit, surtout lorsqu'il s'agit d'applications de modèles linguistiques ?

• Interface utilisateur : Streamlit est excellent pour la visualisation des données, mais il est limité lorsqu'il s'agit de construire des applications complexes et interactives comme des chatbots. Chainlit, en revanche, vous permet de créer des interfaces utilisateur similaires à ChatGPT, ce qui le rend plus adapté aux applications de modèles linguistiques.

• Personnalisation : Streamlit offre des options de personnalisation limitées. Vous devez souvent vous appuyer sur des bibliothèques tierces pour améliorer sa fonctionnalité. Chainlit offre un environnement plus flexible, vous permettant de personnaliser à la fois l'interface utilisateur et la logique backend.

• Débogage visuel : Un domaine où Chainlit se distingue vraiment est sa capacité à visualiser les étapes intermédiaires et les processus de réflexion d'un modèle linguistique. Cette fonctionnalité est précieuse pour le débogage et la compréhension de la façon dont le modèle arrive à des sorties spécifiques.

• Facilité de déploiement : Les deux outils offrent différentes options de déploiement, mais Chainlit va encore plus loin en prenant en charge les déploiements avec Docker. Cela facilite le regroupement de votre application et de ses dépendances dans un seul conteneur, simplifiant ainsi le processus de déploiement.

Voici un exemple rapide pour illustrer la différence entre la création d'un chatbot avec Chainlit et Streamlit :

Exemple Chainlit :

import chainlit as cl
 
def main():
    cl.title("Chainlit Chatbot")
    user_input = cl.text_input("Tapez votre message :")
    if user_input:
        cl.write(f"Vous avez dit : {user_input}")
        cl.write("Chatbot : Comment puis-je vous aider davantage ?")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

Exemple Streamlit :

import streamlit as st
 
def main():
    st.title("Streamlit Chatbot")
    user_input = st.text_input("Tapez votre message :")
    if user_input:
        st.write(f"Vous avez dit : {user_input}")
        st.write("Chatbot : Comment puis-je vous aider davantage ?")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

Comme vous pouvez le voir, le code de Chainlit est presque identique au code de Streamlit, mais la version Chainlit offre plus de fonctionnalités et d'options de personnalisation prêtes à l'emploi.

Comment utiliser Chainlit : Démarrage rapide

Configuration de Chainlit en une minute

Installer et utiliser Chainlit sur votre système est un jeu d'enfant. Voici les étapes :

1. Installer Python : Assurez-vous d'avoir Python installé sur votre système. Sinon, vous pouvez le télécharger depuis le site officiel de Python (opens in a new tab).

2. Installer Chainlit : Ouvrez votre terminal et exécutez la commande suivante pour installer Chainlit.

   pip install chainlit

3. Vérifier l'installation : Pour vous assurer que Chainlit a été installé avec succès, exécutez la commande suivante dans votre terminal.

   chainlit --version

   Si la commande renvoie la version de Chainlit, vous êtes prêt à partir !

4. Configuration initiale: Après l'installation, vous pouvez commencer à créer votre première application Chainlit. Créez un nouveau fichier Python et importez Chainlit pour commencer votre projet.

Voici un exemple simple de Chainlit pour vous aider à démarrer :

import chainlit as cl
 
def main():
    cl.title("Bonjour, Chainlit!")
    cl.button("Cliquez ici")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

Sauvegardez ce code dans un fichier, par exemple hello_chainlit.py, et exécutez-le à l'aide de la commande suivante :

chainlit run hello_chainlit.py

Votre première application Chainlit sera en ligne et vous pourrez interagir avec elle grâce à l'URL générée.

Exemple de chatbot avec Chainlit

Maintenant que vous avez installé Chainlit et vu un exemple de base, passons à la création d'applications plus complexes. Chainlit ne se limite pas à la création d'interfaces utilisateur simples ; il s'agit de construire des applications interactives et robustes qui peuvent tirer parti de la puissance des modèles de langage tels que GPT-3 ou GPT-4.

• Création d'un chatbot: Chainlit simplifie le processus de création de chatbots. Vous pouvez l'intégrer avec LangChain pour construire un chatbot qui non seulement converse, mais apprend également au fil du temps.

• Visualisation des données: Chainlit vous permet d'incorporer différents types de visualisations de données dans votre application, ce qui facilite l'interprétation d'ensembles de données complexes.

• Authentification des utilisateurs: Si votre application nécessite une authentification des utilisateurs, Chainlit a tout prévu. Vous pouvez facilement mettre en œuvre des fonctionnalités de connexion et d'inscription.

Voici un exemple plus complexe qui montre les capacités de Chainlit :

import chainlit as cl
 
def main():
    cl.title("Chatbot Chainlit")
    user_input = cl.text_input("Saisissez votre message :")
    if user_input:
        cl.write(f"Vous avez dit : {user_input}")
        cl.write("Chatbot : Comment puis-je vous aider davantage ?")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

Exécutez ce code et vous obtiendrez une interface de chatbot basique où vous pourrez saisir des messages et recevoir des réponses.

Utilisation de Chainlit avec LangChain

Lorsqu'il s'agit de construire des applications de modèles de langage robustes et polyvalentes, l'intégration avec d'autres plates-formes et outils est souvent nécessaire. Chainlit brille dans ce domaine et offre une intégration transparente avec une variété de plates-formes.

Définition : L'intégration dans le contexte de Chainlit fait référence à la capacité de se connecter et de travailler de manière cohérente avec d'autres plates-formes, bibliothèques ou API pour étendre les fonctionnalités de votre application.

• Intégration de LangChain: l'une des intégrations les plus puissantes que Chainlit offre est celle avec LangChain. Cela vous permet de construire des chatbots qui non seulement conversent, mais apprennent également au fil du temps. LangChain utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour s'adapter et fournir des réponses plus précises au fur et à mesure de ses interactions avec les utilisateurs.

• Intégration de Llama Index: Si votre application nécessite une indexation et un accès avancés aux données, Chainlit a tout prévu. Il s'intègre facilement avec Llama Index, une plate-forme conçue pour une gestion efficace des données.

• API OpenAI: Chainlit est préconfiguré avec l'API OpenAI, ce qui vous permet de tirer parti de la puissance des modèles GPT-3 ou GPT-4 dès le départ.

Voici un exemple rapide qui montre comment intégrer Chainlit avec LangChain :

import chainlit as cl
import langchain as lc
 
def main():
    cl.title("Chainlit-LangChain Chatbot")
    user_input = cl.text_input("Saisissez votre message :")
    
    if user_input:
        response = lc.get_response(user_input)
        cl.write(f"Vous avez dit : {user_input}")
        cl.write(f"Chatbot : {response}")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

Dans cet exemple, nous importons à la fois les bibliothèques Chainlit et LangChain. La fonction lc.get_response() est une fonction hypothétique de LangChain qui renvoie une réponse de chatbot en fonction de la saisie de l'utilisateur. Cela montre à quel point il est facile d'intégrer Chainlit avec d'autres plates-formes pour construire des applications plus complexes.

Personnalisation de votre application Chainlit dans Chainlit

La personnalisation est souvent la clé pour construire des applications qui se démarquent, et Chainlit offre de nombreuses options pour adapter votre application à vos besoins spécifiques.

• Personnalisation de l'interface utilisateur : Chainlit vous permet de personnaliser facilement l'interface utilisateur. Vous pouvez ajouter des boutons, des champs de texte et même des visualisations de données complexes pour rendre votre application plus interactive.

• Personnalisation de la logique côté serveur : Chainlit ne se limite pas au frontend. Vous pouvez également personnaliser la logique côté serveur pour ajouter des fonctionnalités spécifiques. Par exemple, vous pouvez modifier la fonction load_chain dans le fichier main.py pour ajouter votre chaîne, ce qui modifie le comportement de l'application.

• Personnalisation du thème : Si vous êtes particulièrement attaché à l'apparence de votre application, Chainlit vous permet d'appliquer des thèmes personnalisés. Vous pouvez changer les couleurs, les polices et les mises en page pour correspondre à l'identité de votre marque.

Voici un exemple simple pour illustrer la personnalisation de l'interface utilisateur dans Chainlit :

import chainlit as cl
 
def main():
    cl.title("Application Chainlit personnalisée")
    cl.theme("sombre")
    
    user_input = cl.text_input("Saisissez votre message :", style="gras")
    
    if user_input:
        cl.write(f"Vous avez dit : {user_input}", style="italique")
        cl.write("Chatbot : Comment puis-je vous aider davantage ?", style="souligné")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

Dans cet exemple, nous définissons le thème sur "sombre" et appliquons différents styles de texte à divers éléments. Cela montre comment vous pouvez facilement personnaliser l'interface utilisateur dans Chainlit pour rendre votre application plus attrayante.

Déploiement de votre application Chainlit sur Google App Engine

Une fois que vous avez construit votre application Chainlit, la prochaine étape est le déploiement. Chainlit offre plusieurs options de déploiement, ce qui vous permet de partager votre application avec le monde entier.

• Déploiement local: La manière la plus simple de déployer une application Chainlit consiste à l'exécuter sur votre machine locale. C'est idéal pour les tests et le débogage.

• Déploiement dans le cloud: Pour une solution plus robuste et évolutive, vous pouvez déployer votre application Chainlit sur des plates-formes cloud comme AWS, Azure ou Google Cloud.

• Déploiement de Docker: Chainlit prend également en charge Docker, ce qui vous permet de regrouper votre application et ses dépendances dans un seul conteneur. Cela est particulièrement utile pour garantir que votre application s'exécute de la même manière sur chaque machine.

Voici un exemple simple qui montre comment déployer une application Chainlit à l'aide de Docker:

1. Créez un fichier Dockerfile avec le contenu suivant:

   FROM python:3.8
   RUN pip install chainlit
   COPY . /app
   WORKDIR /app
   CMD ["chainlit", "run", "your_app.py"]

2. Construisez l'image Docker:

   docker build -t your_chainlit_app .

3. Exécutez le conteneur Docker:

   docker run -p 8501:8501 your_chainlit_app

Votre application Chainlit est maintenant accessible à l'adresse http://localhost:8501.

Conclusion

Chainlit est un outil puissant qui simplifie le développement et le déploiement d'applications de modèles de langage. Avec son interface conviviale, ses options de personnalisation étendues et ses intégrations transparentes, Chainlit est sans aucun doute révolutionnaire dans le domaine de l'IA et des modèles de langage.

FAQ

Qu'est-ce que Chainlit ?

Chainlit est un package Python open-source conçu pour simplifier le développement d'applications de modèles de langage.

Comment installer Chainlit ?

Vous pouvez installer Chainlit avec pip en utilisant la commande pip install chainlit. Vérifiez l'installation en exécutant chainlit --version.

Comment personnaliser l'interface utilisateur de Chainlit ?

Chainlit offre de nombreuses options de personnalisation. Vous pouvez modifier les éléments de l'interface utilisateur, les thèmes et même la logique backend pour répondre à vos besoins.

Et voilà, un guide complet pour maîtriser Chainlit. Que vous construisiez des chatbots, des applications de visualisation de données ou toute autre application de modèle de langage, Chainlit offre les fonctionnalités et la flexibilité dont vous avez besoin pour donner vie à vos idées.