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news 2026/4/7 3:35:03

网站描述样本,昆明seo推广外包,线上营销课程,沂水网站制作快速开始创建一个文件，例如“chainlit_chat” mkdir chainlit_chat进入 chainlit_chat文件夹下，执行命令创建python 虚拟环境空间(需要提前安装好python sdk。 Chainlit 需要python>3.8。,具体操作，由于文章长度问题就不在叙述&#xf…

快速开始

创建一个文件，例如“chainlit_chat”

mkdir chainlit_chat

进入 chainlit_chat文件夹下，执行命令创建python 虚拟环境空间(需要提前安装好python sdk。 Chainlit 需要python>=3.8。,具体操作，由于文章长度问题就不在叙述，自行百度)，命令如下：

python -m venv .venv

这一步是避免python第三方库冲突，省事版可以跳过
.venv是创建的虚拟空间文件夹可以自定义

接下来激活你创建虚拟空间，命令如下：

#linux or mac
source .venv/bin/activate
#windows
.venv\Scripts\activate

在项目根目录下创建requirements.txt，内容如下：

chainlit~=1.1.306
openai~=1.37.0

在项目根目录下创建app.py文件，代码如下：

import base64
import time
from io import BytesIOimport chainlit as cl
from chainlit.element import ElementBased
from chainlit.input_widget import Select, Slider, Switch
from openai import AsyncOpenAIclient = AsyncOpenAI()@cl.on_settings_update
async def on_settings_update(settings: cl.chat_settings):print("settings", settings)cl.user_session.set("settings", settings)@cl.on_chat_start
async def start_chat1():settings = await cl.ChatSettings([Select(id="Model",label="Model",values=["qwen-turbo", "qwen-plus", "qwen-max", "qwen-vl-v1", "qwen-vl-chat-v1"],initial_index=0,),Slider(id="Temperature",label="Temperature",initial=1,min=0,max=2,step=0.1,),Slider(id="MaxTokens",label="MaxTokens",initial=1000,min=1000,max=3000,step=100,),Switch(id="Streaming", label="Stream Tokens", initial=True),]).send()cl.user_session.set("settings", settings)content = "你好，我是泰山AI智能客服，有什么可以帮助您吗？"msg = cl.Message(content="")for token in content:time.sleep(0.1)await msg.stream_token(token)await msg.send()@cl.on_message
async def main(message: cl.Message):msg = cl.Message(content="", author="tarzan")await msg.send()settings = cl.user_session.get("settings")print('settings', settings)streaming = settings['Streaming']response = await client.chat.completions.create(model=settings['Model'],messages=cl.chat_context.to_openai(),temperature=settings['Temperature'],max_tokens=int(settings['MaxTokens']),stream=streaming)if streaming:async for part in response:#print('part', part)if token := part.choices[0].delta.content or "":await msg.stream_token(token)else:#print('response', response)if token := response.choices[0].message.content or "":await msg.stream_token(token)await msg.update()

由于国内open ai 的限制使用，代码中使用的oneapi代理的通义千问的api

在项目根目录下创建.env环境变量，配置如下：

OPENAI_BASE_URL="http://203.176.92.154:3001/v1"
OPENAI_API_KEY=""

由于国内open ai 的限制使用，代码中使用的oneapi代理的通义千问的api
OPENAI_BASE_URL是oneapi的代理地址OPENAI_API_KEY是oneapi的令牌

执行以下命令安装依赖：

pip install -r .\requirements.txt

安装后，项目根目录下会多出.chainlit 和.files文件夹和chainlit.md文件

运行应用程序
要启动 Chainlit 应用程序，请打开终端并导航到包含的目录app.py。然后运行以下命令：

 chainlit run app.py -w

该-w标志告知 Chainlit 启用自动重新加载，因此您无需在每次更改应用程序时重新启动服务器。您的聊天机器人 UI 现在应该可以通过http://localhost:8000访问。

命令行选项

Chainlit CLI（命令行界面）是一种允许您通过命令行与 Chainlit 系统交互的工具。它提供了几个命令来管理您的 Chainlit 应用程序。

init 命令

该init命令通过创建位于以下位置的配置文件来初始化 Chainlit 项目.chainlit/config.toml

chainlit init

run 命令

该run命令启动 Chainlit 应用程序。

chainlit run [OPTIONS] TARGET

选项：

-w, --watch ：模块更改时重新加载应用程序。指定此选项后，将启动文件监视程序，对文件的任何更改都会导致服务器重新加载应用程序，从而实现更快的迭代。
-h, --headless：阻止应用程序在浏览器中打开。
-d, --debug ：将日志级别设置为调试。默认日志级别为错误。
-c, --ci ：以 CI 模式运行。
--no-cache ：禁用第三方缓存，例如 langchain。
--host ：指定运行服务器的其他主机。
--port ：指定运行服务器的不同端口。
--root-path ：指定运行服务器的子路径。

启动后界面如下：
在这里插入图片描述

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命令行选项

init 命令

run 命令

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