在这篇文章中，我会向大家演示如何使用Python的Streamlit和Embedchain库来构建一个可以让你上传PDF文件，并基于这个文件进行提问的Web应用。底层的AI接口我们选择的是OpenAI，但事实上，你可以根据自己的需要去选择其他的接口。
步骤 1：了解需要用的核心库
导入必要的库
首先，我们需要导入一些必要的库：
? 使用Streamlit来构建Web应用。
? 使用Embedchain来实现RAG（Retrieval-Augmented Generation）功能。
? 使用tempfile来创建临时文件和目录。
步骤 2：选择合适的 AI接口
接下来，我们需要为Embedchain应用程序选择合适的AI接口。在这次的展示中，我选择了LLM和嵌入供应商为OpenAI。当然，你也可以选择cohere、anthropic或者任何你选择的其他供应商。
我们用到的向量数据库是开源的Chroma DB，但如果你有其他的需求或者个人喜好，其实可以选择任何你喜欢的向量数据库。
选择向量数据库为开源的chroma db(你可以自由选择任何你选择的其他向量数据库)。
步骤 3：设置Streamlit应用程序
Streamlit是一个可以让你仅用Python代码就可以创建用户界面的库，对于这个应用程序，我们将这样做：
? 使用'st.title'添加一个应用程序的标题。
? 使用'st.text_input'创建一个文本输入框，让用户输入他们的OpenAI API密钥。
步骤 4：初始化Embedchain应用程序
一旦用户输入了OpenAI API密钥，我们就可以开始初始化Embedchain应用程序了。
首先，我们使用'tempfile.mkdtemp'创建一个向量数据库的临时目录。然后，我们使用'embedchain_bot'函数来初始化Embedchain应用程序。
我们接下来要做的，是让用户可以上传PDF文件到我们的应用程序，并将它添加到知识库。
这时候，我们要用到'st.file_uploader'这个函数，它可以创建一个PDF文件的上传器。当用户上传了PDF文件后，我们就创建一个临时文件，并将上传文件的内容写入其中。
最后一个步骤，我们再为用户创建一个输入问题的文本框。
用户输入问题后，我们就可以从Embedchain应用获取答案，并使用'st.write'来展示得到的答案。
至此，你已经成功创建了一个基于Streamlit和Embedchain的查询应用程序，你可以在这个应用程序中上传自己的PDF文档，并对文档中的内容进行提问，获取答案。
最后：完整代码
我希望这篇文章能对你有所帮助！如果你有任何疑问，或者想要更深入地了解这个应用程序的实现，欢迎参阅我们的完整代码。
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