Python で本番環境対応の会話型 AI アプリケーションを数週間ではなく数分で構築できます ⚡️
⚠️ 注意： Chainlit は現在コミュニティによってメンテナンスされています。2025 年 5 月 1 日より、元の Chainlit チームはアクティブな開発から身を引きました。このプロジェクトは公式なメンテナンス契約下で @Chainlit/chainlit-maintainers によってメンテナンスされています。
メンテナーはコードレビュー、リリース、およびセキュリティに責任を持っています。
Chainlit SAS は将来のアップデートについて保証を提供しません。メンテナンスを手伝いたいですか？ ここから申し込んでください →
ウェブサイト • ドキュメンテーション • Chainlit ヘルプ • Cookbook
overview-chainlit.mp4
ターミナルを開いて以下を実行してください：
pip install chainlit
chainlit helloこれでブラウザで hello app が開く場合は、セットアップが完了しています。
最新の開発版は GitHub から直接インストールできます：
pip install git+https://github.com/Chainlit/chainlit.git#subdirectory=backend/（システムに Node と pnpm がインストールされている必要があります。）
次のコードで新しいファイル demo.py を作成してください：
import chainlit as cl
@cl.step(type="tool")
async def tool():
# Fake tool
await cl.sleep(2)
return "Response from the tool!"
@cl.on_message # this function will be called every time a user inputs a message in the UI
async def main(message: cl.Message):
"""
This function is called every time a user inputs a message in the UI.
It sends back an intermediate response from the tool, followed by the final answer.
Args:
message: The user's message.
Returns:
None.
"""
# Call the tool
tool_res = await tool()
await cl.Message(content=tool_res).send()では実行してみましょう！
chainlit run demo.py -w
Chainlit アプリケーションの様々な例がこちらで見つかります。これらは OpenAI、Anthropiс、LangChain、LlamaIndex、ChromaDB、Pinecone などのツールやサービスを活用しています。
Github の issue または Discord で、Chainlit に追加してほしい機能をお聞かせください。
急速に進化する分野のオープンソースイニシアティブとして、新機能の追加やドキュメンテーションの改善を通じた貢献を歓迎します。
貢献方法の詳細については、こちらを参照してください。
Chainlit はオープンソースであり、Apache 2.0 ライセンスの下で公開されています。
