PythonでLLM Webアプリをゼロから構築する：パート2 (Streamlit & FSM)

このチュートリアルでは、AIを活用した画像生成ウェブアプリケーションの構築方法を解説します。このアプリケーションは、人間を介したループ（HITL）システムを採用しており、ユーザーが画像生成を反復的に行うことを可能にします。 Streamlitは、HTML/CSSの必要性をなくすことで、ウェブアプリケーションの開発を簡素化します。 PocketFlowは、AIワークフローを管理し、タスクをノードに分割することで効率的な処理を実現します。 有限状態マシン（FSM）は、ユーザーインタラクションを処理し、アプリケーションの状態を管理します。 アプリケーションの主要な機能には、プロンプト入力、画像生成、ユーザーレビュー、承認または再生成が含まれます。 `st.session_state`は、Streamlitのリラン間でデータを保存するメモリバンクとして機能します。 このチュートリアルは、プロセスを4つの部分に分け、パート2ではウェブアプリケーションの実装に焦点を当てます。 完全なコード例が参照用に利用可能で、説明されている概念を説明しています。 最後に、このチュートリアルでは、シームレスなユーザーエクスペリエンスのために、Streamlit、PocketFlow、およびFSMの統合を強調しています。