生成AIとStreamlit: 完璧なマッチ
概要
5年前、私たちはStreamlitを立ち上げ、美しいウェブアプリを通じてあなたの仕事を共有するのを助けようとしました。私たちのビジョンは、Pythonエコシステムを薄くラップし、APIやモデル、ビジネスロジックをタイピングだけで活用できるようにすることでした。
今日、Generative AIはPythonエコシステムの中で爆発的に広がっており、Streamlitはそこにいます。実際、それは非常に簡単なので...
...LLMはあなたのためにStreamlitアプリを書くことができます!
Streamlitは、LLMムーブメントを支えるUIです
LLMがStreamlitアプリの作成にとても優れているのはなぜでしょうか?
それは、コミュニティが共有してきた大量のStreamlitコードのおかげです!
GitHub上だけでも19万以上(そして増え続けている)のStreamlitコードスニペットが存在し、GPT-4やその他のLLMのトレーニングに役立っています。
これにより、アナリストやデータサイエンティスト、さらには学生でも、素早く分析を実行し、新しいアプリの概要を把握し、自動生成されたStreamlitのフラグメントを他のアプリ全体に織り込むことができるのです。
すでにCommunity Cloudだけでも5,000以上(そして増え続けている)のLLM搭載Streamlitアプリが構築されています。
そして、この数字は日々急速に増加しています。
これは未来にとって何を意味するのでしょうか?
シンプルなAPIとデザインにより、StreamlitはGenerative AIの進歩の波に乗り、LLM搭載アプリを手軽に実現してきました。
しかし、さらに重要なのは、LLMエコシステムの残りの部分がStreamlitをどのように使用しているか、そしてさらに強力なアプリのためにこれらすべてをどのように組み合わせることができるかです。
💬 主要なUIパラダイムとしてのチャットインターフェース
Streamlitは、そのシンプルなAPI、リアルタイムの可視化、インタラクティブな能力、ユーザーフレンドリーなインターフェースにより、Generative AIに完璧に適しています。
私たちは、あなたが夢見るすべてのLLM搭載アプリを作成するのを助けるチャット要素をまもなくリリースします。
⚙️ LLMエコシステムへの容易な接続
LLMの人気が高まるにつれ、その周辺には膨大なツールのエコシステムが生まれつつあります。ここではStreamlitとうまく連携するツールをいくつか紹介します。
🦜🔗 LLMの思考を見るためのLangChainのコールバックシステム
単純なチャットボットを超えてより複雑なアプリケーションに移行するには、LLMがどのように考え、質問に答えるためにどのようなステップを踏むのかを理解することが重要になります。私たちは、たった1つのコマンドでStreamlit + LangChainアプリに中間ステップ情報を追加できるようにしました: LangChainに加えて、以下のツールにも興味があります:
Stable Diffusion: Stability AIによるサンプルアプリ
AgentGPTを含む複数のBabyAGIアプリ
Stable Diffusion用のSygil WebUI
もっと多くの統合について、近日中にアナウンスする予定です。ご期待ください!
❄️ SnowflakeでのLLMを使ったビジネスインサイトの解放
2022年の買収以来、私たちはStreamlitの機能を、世界最大級の企業で使用されているSnowflakeのエンタープライズグレードのデータソリューションに統合してきました。