Cohere-Tutorial: Erstellen Sie einen Q&A-Chatbot für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Cohere: Chatbots mit natürlicher Sprachverarbeitung ankurbeln

Cohere revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, und bietet hochmoderne Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die unsere Fähigkeit erheblich verbessern, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. In diesem umfassenden Tutorial werden wir Sie durch den Prozess der Erstellung eines Chatbots führen, der auf Cohere basiert. Um mehr zu diesem Thema zu erfahren, schauen Sie sich unbedingt auch unsere anderen Cohere-Tutorials an.

Erste Schritte mit Cohere-Chatbots

Bevor wir mit dem Programmieren beginnen, ist es wichtig, ein Konto bei Cohere zu erstellen und Ihren API-Schlüssel zu erwerben, der erforderlich ist, um auf deren Dienste zuzugreifen.

Installation der Cohere-Bibliothek

Um Cohere in Ihrer Anwendung zu verwenden, müssen Sie die Cohere-Bibliothek installieren. Sie können dies über pip tun:

pip install cohere

Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können Sie Cohere nahtlos in Ihren Code integrieren. In diesem Projekt konzentrieren wir uns hauptsächlich auf die Verwendung der generate-Methode zur Texterzeugung.

Initialisierung des Cohere-Clients

Um mit der Nutzung von Cohere zu beginnen, initialisieren Sie den Client, indem Sie eine Klasse namens CoHere erstellen. Hier ist ein Beispiel:

import cohere

class CoHere:
    def __init__(self, api_key):
        self.client = cohere.Client(api_key, version='2021-11-08')

Texterstellung mit Cohere

Jetzt erstellen wir eine Methode innerhalb unserer Klasse zur Texterstellung. Dabei müssen Sie einige Parameter für die Cohere-Methode auswählen:

• model: Die Modellgröße, die Sie verwenden möchten.
• prompt: Die „Anweisungen“, die dem Modell gegeben werden - wir empfehlen die Verwendung der stevenQa-Funktion dafür.
• max_tokens: Dieses Parameter bestimmt die maximale Länge der erzeugten Ausgabe.
• temperature: Es steuert die Zufälligkeit der Ausgabe.

Für eine vollständige Liste der verfügbaren Argumente siehe die Cohere-Dokumentation.

Erstellung eines Prompts für das Modell

Der Prompt dient als Grundlage für die Ausgabe Ihres Modells. Er besteht aus Anweisungen und Eingabebeispielen, mit Platzhaltern wie {question} für neue Benutzeranfragen.

App mit Streamlit erstellen

Streamlit ist ein hervorragendes Werkzeug zum schnellen und einfachen Erstellen interaktiver Webanwendungen.

Installation von Streamlit

Um unsere Chatbot-Oberfläche zu erstellen, installieren Sie Streamlit:

pip install streamlit

Erstellung der Web-App

In diesem Tutorial werden wir eine Anwendung mit zwei Texteingaben und einem Button entwickeln, der, wenn er gedrückt wird, die Ergebnisse des Cohere-Modells anzeigt. Hier ist ein Ausschnitt der Streamlit-Methoden, die wir verwenden werden:

• st.header(): Diese Methode erstellt einen Header für unsere App.
• st.text_input(): Um Texteingaben vom Benutzer zu akzeptieren.
• st.button(): Dies erstellt den Button, der die Antwortgenerierung auslöst.
• st.write(): Diese Funktion wird verwendet, um die Ausgabe des Cohere-Modells anzuzeigen.

Um die Streamlit-App auszuführen, verwenden Sie den Befehl:

streamlit run your_app.py

Abschließende Gedanken

Die Möglichkeiten der Modelle von Cohere sind vielfältig, und dieses Tutorial ist nur ein Ausgangspunkt. Von Text-Embedding bis hin zur Klassifikation bietet Cohere eine Fülle von Möglichkeiten zur Nutzung von NLP-Technologien. Entdecken Sie weiterhin Ihre Kreativität und bleiben Sie dran für weitere Tutorials zur künstlichen Intelligenz.

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