streamlit は何をしますか？
内部ベクトルデータベースのパフォーマンスメトリクスをリアルタイムで可視化するための最適化されたインタラクティブデータアプリテンプレート。
概要
このリポジトリには、Streamlitを使用したインタラクティブデータアプリのテンプレートが含まれています。これらのテンプレートは、内部ベクトルデータベースのパフォーマンスメトリクス（例：クエリレイテンシ、スループット、インデックスサイズなど）をリアルタイムに可視化するために設計されています。
特徴
- リアルタイム可視化: 最新のメトリクスデータをライブ更新するダッシュボード
- インタラクティブ性: フィルタリング、ドリルダウン、パラメータ調整が可能なウィジェット
- カスタマイズ可能: 独自のメトリクスやデータソースに合わせて簡単に拡張可能
- 軽量・高速: Streamlitのシンプルなアーキテクチャにより、最小限のセットアップで即座に実行可能
対応プラットフォーム
- Streamlit（必須）
- Python 3.8以上
- 内部ベクトルデータベース（例：Pinecone、Weaviate、Qdrantなど）
使用方法
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/streamlit/streamlit.git
cd streamlit
# 依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt
# アプリを起動
streamlit run app.py
テンプレート構成
app.py: メインのStreamlitアプリケーションmetrics/: メトリクス取得用のモジュールconfig/: 設定ファイルcomponents/: カスタムStreamlitコンポーネント
カスタマイズガイド
config/config.yamlでデータソースとメトリクスの設定を変更metrics/下に独自のメトリクス収集関数を追加components/でチャートやレイアウトをカスタマイズ
ライセンス
このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。