StreamlitはPythonで手軽にウェブアプリケーションを作成できるフレームワークです。特にデータ分析や機械学習の結果を可視化し、共有する用途に適しています。最小限のコードでインタラクティブなUIが作れ、開発者の負担を大幅に軽減します。
入門から応用まで、幅広いトピックスで記事を書いています。ぜひ参考にしてオリジナルのWEBアプリケーションを実現してください。
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Streamlit 【Streamlit】st.download_buttonのアップデート
こんにちは、JS2IIUです。Pythonエンジニアの間で、データ分析アプリやAIデモを素早く構築するための標準ツールとなったStreamlit。その進化は止まることを知らず、2025年の最新アップデートの一つであるバージョン1.52.0において、非常に重要な機能改善が行われました。今回スポットを当...
Streamlit 【Streamlit】 st.datetime_inputを活用する
こんにちは、JS2IIUです。今回は、Pythonで迅速にWebアプリケーションを構築できるライブラリ「Streamlit」の最新アップデート情報をお届けします。2024年後半から2025年にかけて、Streamlitは急速な進化を遂げてきました。その中でも、バージョン1.52.0でついに導入された...
Streamlit 【Streamlit】st.metricの機能紹介：v1.52.0の新機能からAI開発での実践例まで
こんにちは、JS2IIUです。AIや機械学習のプロジェクトにおいて、モデルの性能やシステムのステータスをひと目で把握できるようにすることは、開発効率を左右する非常に重要な要素です。モデルの学習中に損失関数（Loss）が順調に下がっているか、推論サーバーの応答速度が目標値を維持しているか。こうした「数...
Streamlit 【Streamlit】st.chat_inputの音声入力対応
こんにちは、JS2IIUです。現代のAIアプリケーション開発において、ユーザーがいかに直感的にAIと対話できるかは、そのアプリケーションの価値を左右する極めて重要な要素です。これまで、LLM（大規模言語モデル）との対話はテキスト入力が主流でしたが、最近ではマルチモーダルな入力への需要が急速に高まって...
Streamlit 【Streamlit】タブ (st.tabs)を使いこなす
こんにちは、JS2IIUです。機械学習モデルの開発が進み、いざデモアプリを構築しようとした際、多くのエンジニアが直面するのが「画面の煩雑さ」です。推論結果だけでなく、入力パラメータの設定、データセットの統計、学習曲線のグラフ、モデルのアーキテクチャ詳細など、ユーザーに見せたい情報は多岐にわたります。...
Streamlit 【Streamlit】FAISSで構築、複数のPDFをローカルVector Store化
こんにちはJS2IIUです。生成AIを活用したアプリケーション開発において、現在最も注目されている技術の一つがRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。社内ドキュメントや専門書の内容をAIに回答させるこの技術は、ビジネスの現場で急速に普及しています。しかし、RAGを...
Streamlit StreamlitとRAGで作る 実用的なAIチャットボット(10) DockerとStreamlit Cloudを使ったデプロイ
こんにちはJS2IIUです。連載「StreamlitとRAGで作る：実用的なAIチャットボット開発ガイド」、今回が最終回となります。LangChainによるLLMの制御、独自データの取り込み、ベクトル検索の構築、そして高度なリトリーバル戦略や非同期処理の実装と、長い旅を続けてきました。最終回となる今...
Streamlit StreamlitとRAGで作る 実用的なAIチャットボット(9) 長時間処理と非同期処理の設計
こんにちはJS2IIUです。「StreamlitとRAGで作る：実用的なAIチャットボット開発ガイド」の第9回です。前回は、LCEL（LangChain Expression Language）を使ってコードを美しくモジュール化しました。開発者としての体験（DX）はこれで最高になりましたね。しかし、...
Streamlit StreamlitとRAGで作る 実用的なAIチャットボット(8) LangChain Expression Language (LCEL)によるパイプラインのモジュール化
こんにちはJS2IIUです。「StreamlitとRAGで作る：実用的なAIチャットボット開発ガイド」の連載も、いよいよ終盤の第8回に突入しました。前回は、Multi-QueryやRe-rankingといった高度な検索戦略を導入し、RAGの精度を劇的に向上させました。しかし、機能を追加するにつれて、...
Streamlit StreamlitとRAGで作る 実用的なAIチャットボット(7) 高度なリトリーバル戦略（Multi-Query, Re-ranking）
こんにちはJS2IIUです。連載「StreamlitとRAGで作る：実用的なAIチャットボット開発ガイド」の第7回です。前回は、ストリーミング応答とチャット履歴の管理を実装し、ユーザー体験（UX）を大幅に向上させました。アプリとしての使い勝手はかなり良くなったはずです。しかし、RAGアプリを運用し始...