AI21 Labs Tutorial: Erstellen Sie eine kontextbezogene Antworten-App m

Was ist AI21 Studio?

AI21 Studio ist eine leistungsstarke und vielseitige Plattform, die speziell für Entwickler entwickelt wurde, um die neuesten Fortschritte in der Sprachmodellierung zu nutzen, insbesondere die Jurassic-2-Serie, um eine Vielzahl von KI-gesteuerten Anwendungen zu erstellen. Die Plattform bietet eine benutzerfreundliche API sowie spezialisierte Endpunkte, die es Entwicklern ermöglichen, sich problemlos mit zahlreichen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung wie Textgenerierung, Zusammenfassung, Umschreibung und mehr zu beschäftigen.

AI21 Studio bietet anpassbare Lösungen, die es den Benutzern ermöglichen, Modelle auf spezifische Projektbedürfnisse abzustimmen. In diesem umfassenden Leitfaden werden wir die wichtigsten Funktionen von AI21 Studio erkunden, erläutern, wie Sie mit der API beginnen können, und ein konkretes Beispiel für deren Anwendungen bereitstellen.

Tipps zum Einstieg mit AI21 Studio

Um Ihre Reise mit AI21 Studio zu beginnen, befolgen Sie diese wesentlichen Schritte:

Ein Konto erstellen: Melden Sie sich für eine kostenlose Testversion an, indem Sie die AI21 Studio-Website besuchen.
Machen Sie sich vertraut: Wenn Sie neu auf der Plattform sind, nehmen Sie sich Zeit, um die Modelle, Tools, APIs und die API-Dokumentation zu erkunden.
Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel: Nachdem Sie sich vertraut gemacht haben, holen Sie sich Ihren API-Schlüssel, den Sie zur Authentifizierung Ihrer API-Anfragen benötigen.

Verstehen der kontextbezogenen API

Die Contextual Answers API ist eine robuste Lösung, die entwickelt wurde, um genaue Antworten auf Fragen basierend auf einem bestimmten Dokumentkontext zu liefern. Diese API garantiert, dass die Antworten ausschließlich aus dem bereitgestellten Kontext stammen, wodurch die oft auftretenden faktischen Ungenauigkeiten bei traditionellen Sprachmodellen vermieden werden.

Wesentliche Funktionen der Contextual Answers API sind:

Kontextgenauigkeit: Wenn eine Frage keine Antwort im Dokument hat, gibt das Modell null zurück, anstatt falsche Informationen bereitzustellen.
Optimierte Effizienz: Sie ist für eine einfache Integration in bestehende Systeme ohne kompliziertes Prompt Engineering konzipiert.
Benutzerfreundlichkeit: Eine einfache und klare Nutzung gewährleistet, dass Entwickler zuverlässig kontextbezogene Antworten abrufen können.

Um die API effektiv zu nutzen, müssen Sie zwei wichtige Parameter übergeben:

context: Ein String, der den Dokumentkontext enthält, der für Ihre Frage relevant ist.
question: Ein String, der die Frage darstellt, die Sie basierend auf dem bereitgestellten Kontext beantwortet haben möchten.

Die API gibt in ihrer Antwort Folgendes zurück:

answer: Die Antwort, die aus dem Kontext abgeleitet wurde, oder null, wenn keine Antwort verfügbar ist.
id: Eine eindeutige Kennung für jede Anfrage zum Tracking oder zur Protokollierung.

Einrichten Ihres Projekts

Jetzt, da Sie die Grundlagen verstanden haben, lassen Sie uns Ihr Projekt einrichten:

Installieren Sie Flask, ein leichtgewichtiges Backend-Framework, mit PIP von Python. Sie können dies mit dem Befehl: pip install Flask tun.
Optional: Installieren Sie Postman, um die API-Entwicklung und -Tests effizient zu unterstützen.
Erstellen Sie eine Python-Datei mit dem Namen app.py und fügen Sie minimalen Boilerplate-Code hinzu, um Ihre Flask-Anwendung zu starten.

Implementierung der AI21 API

Nachdem Sie das grundlegende Framework eingerichtet haben, lassen Sie uns die AI21 API in Ihre Flask-App integrieren:

Ändern Sie die get_answer()-Funktion, um den API-Anforderungen zu entsprechen, und stellen Sie sicher, dass Sie den API-Schlüssel sicher in einer separaten Datei (z. B. .env) speichern.
Speichern Sie die Kontext- und Frageparameter in Variablen.
Stellen Sie sicher, dass Sie die URL, das Payload und die Header, die für die API-Anfrage erforderlich sind, einfügen.
Geben Sie die verarbeiteten Daten effektiv zurück, um sinnvolle Antworten zu erhalten.

Testen Ihrer API in Postman

Führen Sie Ihre Flask-Anwendung mit dem folgenden Befehl aus:

python app.py

Verwenden Sie Postman, um Ihre Kontext- und Frageparameter einzugeben, und Sie sollten Ergebnisse erhalten, die den Dokumentkontext widerspiegeln.

Fazit

Dieses Tutorial hat Sie durch die Erstellung einer grundlegenden Flask-Web-API geleitet, die kontextbezogene Antworten mithilfe der AI21 Contextual Answers API bereitstellt. Als Erweiterung sollten Sie in Betracht ziehen, eine Frontend-Oberfläche zu entwickeln. Erforschen Sie unsere anderen AI21-Tutorials für weitere Einblicke.

Bereit, Ihre Fähigkeiten in realen Szenarien anzuwenden? Nehmen Sie an unserem kommenden AI21 Lab AI Hackathon teil und arbeiten Sie mit anderen zusammen, um über sieben Tage ein innovatives Tool zu entwickeln.

Worauf warten Sie noch? Schließen Sie sich der KI-Revolution mit der Community von lablab.ai an und helfen Sie mit, eine bessere Zukunft zu schaffen!

AI21 Labs Tutorial: Erstellen Sie eine kontextbezogene Antworten-App mit Jurassic-2