新闻发布会活动方案北京谷歌seo

前言

由于dify只提供了一个分享用的网页应用，网页访问地址没法自定义，虽然可以接入NextWeb/ChatGPT web/open webui等开源应用。但是如果我们想直接给客户应用，还需要客户去设置配置，里面还有很多我们不想展示给客户的东西怎么办？于是，我使用Chainlit实现了一个无缝快速接入dify实现自定义用户使用界面的应用，代码清晰简单。还可以自定义logo、欢迎语、网站图标、语言输入、语音设别、文件上传等。

快速开始

获取dify的base_url和api_key

Dify官网地址 https://dify.ai/zh

登录Dify后台，在工作室里，选择一个你创建的应用，点击进入。

点击访问 API，点击API 密匙，创建一个，访问API的KEY. 复制服务器地址，后面需要配置到Chainlit的环境变量中

复制API密匙，后面需要配置到Chainlit的环境变量中

chainlit网页搭建

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

在项目根目录下创建app.py文件，代码如下：

import osimport aiohttp
import chainlit as cl
import jsonimport requestsdify_base_url = os.environ["DIFY_BASE_URL"]
dify_api_key = os.environ["DIFY_API_KEY"]@cl.on_chat_start
def start_chat():cl.user_session.set("message_history", [])@cl.on_message
async def main(message: cl.Message):message_history = cl.user_session.get("message_history")message_history = message_history[-8:]message_history.append({"role": "user", "content": message.content, "content_type": "text"})msg = cl.Message(content="")url = f"{dify_base_url}/chat-messages"headers = {"Authorization": f"Bearer {dify_api_key}","Content-Type": "application/json"}print(headers)data = {"inputs": {},"query": message.content,"user": "tarzan","conversation_id": "","response_mode": "streaming","files": []}async for delta in fetch_sse(url, headers=headers, data=json.dumps(data)):task_id = delta.get("task_id", '')cl.user_session.set("task_id",task_id)await msg.stream_token(delta.get("answer", ''))await msg.send()# message_history.append({"role": "assistant", "type": "answer", "content": msg.content, "content_type": "text"})@cl.on_stop
def on_stop():print("The user wants to stop the task!")task_id = cl.user_session.get("task_id")print('task_id-------', task_id)if task_id:url = f"{dify_base_url}/chat-messages/{task_id}/stop"print('url', url)headers = {"Authorization": f"Bearer {dify_api_key}","Content-Type": "application/json"}print(headers)data = {"user": "tarzan"}with requests.post(url,headers=headers,data=data,) as resp:print('resp',resp.content)async def fetch_sse(url, headers, data):async with aiohttp.ClientSession() as session:async with session.post(url, headers=headers, data=data) as response:async for line in response.content:if line:  # 过滤掉空行data = line.decode('utf-8').rstrip('\n\r')print(f"Received: {line}")# 检查是否为事件类型行if data.startswith('data:'):data = data.split(':', 1)[1].strip()  # 提取数据内容# 如果数据包含换行符，可能需要进一步处理（这取决于你的具体需求）# 这里我们简单地打印出来# print(f"Received data for event 'conversation.message.delta': {data}")yield json.loads(data)

在项目根目录下创建.env环境变量，配置如下：

DIFY_BASE_URL="https://api.dify.ai/v1"
DIFY_API_KEY="app-key"

• 如何是私有化部署，DIFY_BASE_URL替换成你私有化服务器的地址
• DIFY_API_KEY 替换成你自己的API 密匙

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。
• 自定义端口可以追加--port 80

启动后界面如下：

• chainlit 可以实现聊天的界面的完全自定义
• chainlit 可以整理整合开源语音识别、语音播放、文件上传管理等功能
• 本代码只整合了dify api的对话接口，后续可以接入文件图片上传的接口、历史会话记录等。

相关文章推荐

《Chainlit快速实现AI对话应用的界面定制化教程》
《Chainlit接入FastGpt接口快速实现自定义用户聊天界面》
《使用 Xinference 部署本地模型》
《Fastgpt接入Whisper本地模型实现语音输入》
《Fastgpt部署和接入使用重排模型bge-reranker》
《Fastgpt部署接入 M3E和chatglm2-m3e文本向量模型》
《Fastgpt 无法启动或启动后无法正常使用的讨论（启动失败、用户未注册等问题这里）》
《vllm推理服务兼容openai服务API》
《vLLM模型推理引擎参数大全》
《解决vllm推理框架内在开启多显卡时报错问题》
《Ollama 在本地快速部署大型语言模型，可进行定制并创建属于您自己的模型》