Dieser Agent soll einem Nutzer dabei helfen, herauszufinden, welche Formulare er für ein Anliegen ausfüllen muss.
Dabei weiß der Nutzer vielleicht nicht, ob oder welche Formulare er braucht um Vorschriften für sein Vorhaben einzuhalten.
- Fürs Frontend ist Streamlit vorinstalliert. Falls das nicht ausreicht, muss man ggf. mit einem echten Frontend aufrüsten
- Der Agent wird mit LangChain und einem OpenAI-Modell gebaut.
- Wie bekant die .env.dist kopieren, in .env umbenennen und einen OpenAI-Key eintragen
- Sicherstellen, dass man im Verzeichnis ist
docker compose build --no-cache
docker compose up
- poetry installieren
poetry install
installiert die Python-Umgebung.poetry shell
öffnet eine Shell mit der eben installierten Python-Umgebungstreamlit run streamlit_app.py --server.port=8501
startet die Streamlit App.
- Lokal (mit Poetry) ist meist simpler. Debuggen, Hot reload und Python-Pakete nachinstallieren geht flotter. Für dieses Projekt vermutlich empfehlenswert.
- Mit Docker stellt man sicher, dass es wirklich auch bei jedem Teammitglied funktioniert. Falls man mehrere Unterprojekte hat (Frontend, 2 Backends, Datenbank etc...) kommt man um Docker nicht mehr herum.
Die App sollte dann unter http://127.0.0.1:8501/
laufen
Wenn man hübschen Code haben möchte, kann man Ruff installieren (Ist dabei, wenn man poetry install
macht). Ruff kann:
- Code formatieren (alles sieht immer gleich und hübsch aus).
ruff format
- Code linten (Python Syntax prüfen und bei Bedarf Fehler korrigieren)
ruff check
undruff check --fix
Idealerweise führt man dann immer ruff format
vor einem git commit
aus.
Dazu gibt es eine Langchain Doku