Erstelle eine LLM-Web-App in Python von Grund auf: Teil 2 (Streamlit & FSM)

Dieses Tutorial demonstriert die Erstellung einer KI-gestützten Webanwendung zur Bilderzeugung. Die Anwendung verwendet ein Human-in-the-Loop (HITL) System, das es Benutzern ermöglicht, die Bilderzeugung zu iterieren. Streamlit vereinfacht die Entwicklung von Webanwendungen, indem es die Notwendigkeit von HTML/CSS eliminiert. PocketFlow verwaltet den KI-Workflow und teilt Aufgaben zur effizienten Verarbeitung in Knoten auf. Eine Finite-State-Machine (FSM) handhabt die Benutzerinteraktionen und verwaltet den Zustand der Anwendung. Die Kernfunktionalität der Anwendung umfasst die Eingabe von Prompts, die Bilderzeugung, die Benutzerbewertung und die Genehmigung oder Neuerzeugung. `st.session_state` fungiert als Speicher, der Daten zwischen den Streamlit-Neuausführungen speichert. Das Tutorial gliedert den Prozess in vier Teile und konzentriert sich im zweiten Teil auf die Implementierung der Webanwendung. Das vollständige Codebeispiel steht als Referenz zur Verfügung und veranschaulicht die besprochenen Konzepte. Abschließend beleuchtet das Tutorial die Integration von Streamlit, PocketFlow und der FSM für ein nahtloses Benutzererlebnis.