feat(Agent): 新增维基百科搜索和温度查询工具并实现web界面

- 添加search_wikipedia和get_current_temperature工具函数
- 实现基于Streamlit的web交互界面
- 更新requirements.txt添加相关依赖
- 修复PROMPT_TEMPLATE变量名拼写错误
- 移除不再使用的工具函数
- 添加web界面截图到文档

docs/chapter7/RAG/LLM.py

@@ -11,7 +11,7 @@ import os
 from typing import Dict, List, Optional, Tuple, Union
 
 PROMPT_TEMPLATE = dict(
-    RAG_PROMPT_TEMPALTE="""使用以上下文来回答用户的问题。如果你不知道答案，就说你不知道。总是使用中文回答。
+    RAG_PROMPT_TEMPLATE="""使用以上下文来回答用户的问题。如果你不知道答案，就说你不知道。总是使用中文回答。
         问题: {question}
         可参考的上下文：
         ···
@@ -19,7 +19,7 @@ PROMPT_TEMPLATE = dict(
         ···
         如果给定的上下文无法让你做出回答，请回答数据库中没有这个内容，你不知道。
         有用的回答:""",
-    InternLM_PROMPT_TEMPALTE="""先对上下文进行内容总结,再使用上下文来回答用户的问题。如果你不知道答案，就说你不知道。总是使用中文回答。
+    InternLM_PROMPT_TEMPLATE="""先对上下文进行内容总结,再使用上下文来回答用户的问题。如果你不知道答案，就说你不知道。总是使用中文回答。
         问题: {question}
         可参考的上下文：
         ···
@@ -65,7 +65,7 @@ class InternLMChat(BaseModel):
         self.load_model()
 
     def chat(self, prompt: str, history: List = [], content: str='') -> str:
-        prompt = PROMPT_TEMPLATE['InternLM_PROMPT_TEMPALTE'].format(question=prompt, context=content)
+        prompt = PROMPT_TEMPLATE['InternLM_PROMPT_TEMPLATE'].format(question=prompt, context=content)
         response, history = self.model.chat(self.tokenizer, prompt, history)
         return response