「LlamaIndexのREPLチャットエンジンでシンプルなチャットUIを構築：最小限のコードで対話型インターフェースを作る」

LlamaIndex でシンプルなチャット UI を構築 — REPL の威力 LlamaIndex は、対話型インターフェースを通じてデータに接続することの重要性を早期に理解し、agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）という概念を先駆けて導入しました。しかし、彼らが提供する最もシンプルで強力な実装の一つは、REPL（Read-Eval-Print Loop）チャットエンジンです。このツールを使って、開発者は最小限のコードでインタラクティブなチャットインターフェースを作成することができます。 REPL とは？ REPLは、「読み込み-評価-出力」のループを表すプログラミング言語環境から借用された概念です。開発者がコードを試し、即時に結果を得るために使用されます。LlamaIndex の REPL チャットエンジンでは、この原理を利用して対話型のチャットシステムを簡単に構築できます。 環境のセットアップ まずは、LlamaIndex の最新バージョンをインストールします。必要であれば、古いバージョンをアンインストールします。 bash !pip uninstall -y llama-index !pip install llama-index --upgrade LlamaIndex 用の OpenAI API キーを設定します。 python import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<Your OpenAI API Key>" モデルの選択 この例では、OpenAI の gpt-3.5-turbo モデルを使用します。 ```python from llama_index.llms.openai import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0.0, model="gpt-3.5-turbo") ``` チャットエンジンの構築 次に、SimpleChatEngine をインポートし、初期化します。 ```python from llama_index.core.chat_engine import SimpleChatEngine chat_engine = SimpleChatEngine.from_defaults(llm=llm) ``` 使用例 ここでは、シンプルなチャットエンジンを使った会話を示します。 python response = chat_engine.chat("Hello, how are you?") print(response) 出力： Hello! I'm just a computer program, so I don't have feelings, but I'm here to help you. How can I assist you today? 最後に テクノロジーを理解する最善の方法は、実際に何かを作成し、それを動作させてみることです。LlamaIndexを初めて使う方のために、このプロジェクトはNotebook上で気軽に始められる良い入り口となります。 著者紹介： Kore.ai の Chief Evangelist。AIと言語の交差点を探求することに情熱を抱いています。言語モデル、AIエージェント、агентなアプリケーション、開発フレームワーク、データ主導の生産性ツールといった分野で、これらの技術が未来をどのように形作るかについての洞察とアイデアを共有しています。