该代码最初只对单个用户在本地运行有用，但它可以成为使用Streamlit或Shiny for Python等框架的交互式Web应用程序的逻辑基础 。或者，将Python和R结合起来，将LLM的最终答案发送回R ， 并使用Shiny R Web框架创建一个应用程序(尽管发现同时使用Python和R部署Shiny应用程序有点复杂) 。
还要注意的是，这个应用程序在技术上并不是一个“聊天机器人”，因为它不会记住用户之前的问题 。所以，不能有一个“对话”，例如“如何改变图表标题文字的大小?”，然后是“图例呢?”用户需要把每个新单词拼出来 。
但是，可以向应用程序添加内存，使用LangChain的ConversationBufferMemory将其转换为聊天机器人 。
其他资源要了解更多关于LangChain的信息，除了LangChain文档之外，还有一个LangChain Discord服务器，其中有一个人工智能聊天机器人kapa 。它可以查询文档 。
原文标题：Generative AI with LangChain, RStudio, and just enough Python，作者：Sharon machlis
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