e2e-chainlit-chatbot — это пример, демонстрирующий полный цикл разработки conversational AI агента с использованием Chainlit. В репозитории есть полный код для запуска локального веб-сервера, осуществляющего хостинг интерактивного интерфейса чата, интеграцию с крупными языковыми моделями для ответов и управление контекстом диалога между сообщениями. Предусмотрены настраиваемые шаблоны подсказок, многосредовые рабочие процессы и потоковая передача ответов в реальном времени. Разработчики могут настраивать API-ключи, корректировать параметры модели и расширять систему с помощью собственной логики или интеграций. Благодаря минимальному количеству зависимостей и ясной документации, этот проект ускоряет экспериментирование с ИИ-управляемыми чат-ботами и служит фундаментом для производственных решений. Также доступны примеры настройки интерфейсных компонентов, ведения журнала и обработки ошибок. Проект предназначен для беспрепятственной интеграции с облачными платформами и подходит как для прототипов, так и для использования в реальном производстве.

LangChain RAG Agent создаёт конвейер, который поглощает документы, преобразует их в встроенные представления с помощью моделей OpenAI, и сохраняет их в FAISS базе данных. Когда поступает запрос пользователя, цепочка поиска в LangChain извлекает релевантные части, а исполнитель агента управляет взаимодействием между инструментами поиска и генерации для получения насыщенных контекстом ответов. Эта модульная архитектура поддерживает пользовательские шаблоны подсказок, нескольких поставщиков LLM и настраиваемые хранилища векторов, что делает её идеальной для построения знаний-ориентированных чатботов.