翻译: GPT-4 Vision征服LLM幻觉hallucinations 升级Streamlit六

GPT-4 Vision 系列:

• 翻译: GPT-4 with Vision 升级 Streamlit 应用程序的 7 种方式一
• 翻译: GPT-4 with Vision 升级 Streamlit 应用程序的 7 种方式二
• 翻译: GPT-4 Vision静态图表转换为动态数据可视化 升级Streamlit 三
• 翻译: GPT-4 Vision从图像转换为完全可编辑的表格 升级Streamlit四
• 翻译: GPT-4 Vision通过量身定制的推荐来增强应用的用户体验 升级Streamlit五

1. 征服LLM幻觉hallucinations

毫无疑问，GPT-4 比其前辈有了重大改进。

像所有 LLM 一样，它可以产生误导性或虚构的输出，称为幻觉hallucinations。这可能是由于训练数据中的偏差、提示不明确或 GPT-4 可能不包含最新数据这一事实。

这时，检索增强生成 Retrieval Augmented Generation（或RAG）就派上用场了。RAG 是一种通过整合外部数据来改进聊天机器人的技术，确保更相关和最新的响应。

例如，GPT-4 不知道 Streamlit 的新彩色标题，因为它们在训练时不可用。

我们将首先粘贴新的 st.header() 文档的屏幕截图，其中包括用于着色标题的新 API 参数：

包括以下提示prompt：

Build a Streamlit app featuring various st.header() in different colors, using the new divider argument.Include a brief humorous data science pun for each header.Add a corresponding emoji to each header.

使用新的divider参数构建一个具有不同颜色的各种 st.header() 的 Streamlit 应用程序。为每个标题添加一个简短的幽默数据科学双关语。为每个标题添加相应的表情符号。

让我们看看结果：

Vision 在无缝显示彩虹标题方面做得很好。

有趣的事实：与通过 Code Interpreter 上传 PDF 相比，使用 Vision 上传文档屏幕截图会带来更好的聊天对话。

2. GPT-4 实现

根据你提供的截图，显示Streamlit中的st.header()函数现在支持divider参数，可以使用"blue"、“green”、“orange”、“red”、“violet”、"gray/grey"或"rainbow"等颜色数值。

这是一个更新后的Streamlit应用程序版本，其中包含了不同颜色分隔线的st.header()调用，以及每个标题对应的幽默数据科学双关语和相应的表情符号。

import streamlit as st

# Set up the page layout
st.set_page_config(layout="wide")

# Header with blue divider
st.header("Data scientists do it better with Python :snake:", divider="blue")
st.caption("Here's a 'plot' twist for you!")

# Header with green divider
st.header("Why was the computer cold at the data party? It left its Windows open :snowflake:", divider="green")
st.caption("Don't 'freeze' up on your data!")

# Header with orange divider
st.header("Why don't data scientists get sunburned? They use plenty of 'layers' for protection! :sun_with_face:", divider="orange")
st.caption("Don't forget to add layers to your neural networks too!")

# Header with red divider
st.header("Data scientists are the real 'random forest' rangers :deciduous_tree:", divider="red")
st.caption("Keeping the overfitting beasts at bay!")

# Header with violet divider
st.header("A data scientist's favorite 'mode' of transport? The dataset! :train:", divider="violet")
st.caption("Choo-choo-choose your parameters wisely!")

# Header with grey divider
st.header("Breaking up with overfitting models is tough. They always predict you’ll come back! :broken_heart:", divider="grey")
st.caption("It's time to regularize your relationships!")

# Header with rainbow divider
st.header("If you're a SQL database, I’d join you with no conditions :heart_eyes:", divider="rainbow")
st.caption("The best relationships are the ones without keys!")

# Note: The `divider` argument is used as per the screenshot provided to set the color of the divider for each header.

确保你正在运行支持st.header()函数中divider参数的Streamlit版本，就像你的截图一样。要查看这些带有分隔线和标题的标题渲染，请将脚本保存在Python文件中（例如headers_app.py），并使用Streamlit运行它。

streamlit run Vision/headers_app.py 

这将生成一个Streamlit页面，其中包含多个标题，每个标题都配有一个幽默的数据科学双关语和一个表情符号，用指定颜色的分隔线分隔。

代码

https://github.com/zgpeace/pets-name-langchain/tree/develop

参考

https://blog.streamlit.io/7-ways-gpt-4-vision-can-uplevel-your-streamlit-apps/