使用Gradio构建AI前端 - RAG的QA模块

使用Gradio构建AI前端 - RAG的QA模块

摘要

本文将基于Gradio的Interface，继续构建RAG系统的QA前端页面，对比上一篇对召回测试前端页面的构建，来对比在Gradio下，Blocks和Interface的两种区别。
Gradio Interface简介

Gradio 是一个用于快速创建机器学习和数据科学演示界面的Python库，允许开发者通过简单代码将函数转换为交互式Web应用，无需前端开发经验。gr.Interface 是 Gradio 提供的一种快速创建界面的方式，适用于简单的输入输出场景，采用"函数驱动"模式，直接将函数与输入输出组件绑定。
核心特点：

• 结构简单，适合快速原型开发
  
• 输入输出组件按固定布局排列
  
• 基于函数映射，直接将输入传递给函数并展示输出
  

综上汇总，主要的特点就是简单，快。
Interface 与 Blocks 的区别

特性InterfaceBlocks复杂度简单，适合快速搭建灵活，适合复杂界面布局控制自动布局，结构固定完全自定义布局交互逻辑基于单一函数映射支持多函数、事件触发适用场景简单输入输出场景复杂交互、多步骤流程相对来说，Interface的构建方式比Blocks要更简单，代码量更少。
通过下面的代码，可以看到跟Blocks有明显的区别。
代码示例：

[code]# 创建Gradio Interfaceiface = gr.Interface(    fn=run_qa,  # 核心处理函数    inputs=[    # 输入组件列表        gr.Textbox(            label="问题",            placeholder="请输入您的问题...",            lines=3,            info="例如: '哪些节假日应该安排休假？' 或 '什么是未成年？'"        ),        gr.Slider(            label="Top-K检索数量",            minimum=1,            maximum=10,            value=5,            step=1,            info="设置返回的最相似文档数量"        )    ],    outputs=gr.Markdown(  # 输出组件        label="回答结果"    ),    title="
来源：程序园用户自行投稿发布，如果侵权，请联系站长删除
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！