Construye una aplicación Streamlit con el modelo Rerank de Cohere e integración de ElevenLabs

Introducción

Cohere es una empresa líder en IA que ha desarrollado un conjunto de potentes modelos de lenguaje destinados a revolucionar la forma en que se procesa la información textual. Este tutorial proporcionará una guía completa sobre cómo utilizar el modelo Rerank (Beta) de Cohere para mejorar los algoritmos de búsqueda y construir una aplicación Streamlit. Además, para aquellos interesados, recomiendo encarecidamente consultar nuestro tutorial sobre Cómo empezar con los LLMs de Cohere.

Entendiendo ElevenLabs

ElevenLabs es una empresa de investigación y despliegue de IA de voz centrada en hacer el contenido accesible en varios idiomas y voces. Especializándose en producir audio generado por IA altamente realista y consciente del contexto, ElevenLabs permite a los usuarios crear voz en múltiples voces y lenguajes diversos. Fundada en 2022 por Piotr y Mati, esta empresa surgió del deseo de abordar problemas relacionados con el doblaje insuficiente en las películas, especialmente en Hollywood.

Introducción a Streamlit

Streamlit es un marco de trabajo puramente en Python diseñado para construir aplicaciones web sin esfuerzo. Para más información sobre Streamlit y sus aplicaciones, visita el sitio web oficial de Streamlit.

Requisitos previos

• Descarga e instala Visual Studio Code o cualquier otro editor de código compatible como IntelliJ IDEA o PyCharm.
• Obtén una clave API de Cohere registrándote en el sitio web de Cohere.
• Además, obtén una clave API de ElevenLabs registrándote en ElevenLabs y copiando tu clave desde la sección de Perfil.
• Crea una nueva cuenta en Streamlit para desplegar fácilmente tu aplicación, preferiblemente utilizando tu cuenta de GitHub.
• ¡Asegúrate de tener una taza de café y una laptop listas para usar!

Resultados de aprendizaje

• Entender cómo usar el modelo Rerank (Beta) de Cohere a través de la API.
• Aprender a construir aplicaciones web usando Streamlit.
• Crear una aplicación utilizando el modelo Rerank de Cohere.
• Desplegar la aplicación en Streamlit Sharing Cloud.

¡Comencemos!

1. Crear un nuevo proyecto

Comienza abriendo Visual Studio Code y creando una nueva carpeta llamada cohere-rerank-tutorial.

2. Configurar un entorno virtual

Abre tu terminal y ejecuta el siguiente comando para crear y activar un entorno virtual de Python:

python -m venv env
source env/bin/activate  # para macOS/Linux
# o
env\Scripts\activate  # para Windows

3. Instalar las dependencias requeridas

A continuación, instala todas las dependencias necesarias ejecutando:

pip install cohere streamlit elevenlabs

4. Crear la aplicación Streamlit

Crea un nuevo archivo llamado app.py en tu carpeta de proyecto. En la parte superior del archivo, importa las bibliotecas requeridas:

import streamlit as st
import cohere
import elevenlabs

5. Configurar el registrador (opcional)

Este paso es opcional, pero puede facilitar significativamente el proceso de depuración.

6. Configurar la página de Streamlit

Proporciona un título, favicon y descripción para tu aplicación para que los usuarios puedan entender fácilmente sus funcionalidades:

st.set_page_config(page_title='Cohere Rerank App', page_icon=':sparkles:', layout='wide')
st.title('Aplicación Rerank de Cohere')
st.write('Una aplicación web que utiliza Cohere Rerank para mejorar los resultados de búsqueda.')

7. Crear una barra lateral

Agrega una barra lateral para manejar las claves API y los archivos subidos:

st.sidebar.title('Configuración de API')
c_interface = st.sidebar.text_input('Clave API de Cohere')
el_interface = st.sidebar.text_input('Clave API de ElevenLabs')

8. Inicializar el estado de los mensajes

Implementa la lógica para inicializar los estados de los mensajes para los usuarios.

9. Crear un formulario de entrada

Crea un formulario para aceptar las entradas del usuario y procesar las consultas:

with st.form(key='my_form'):
    user_input = st.text_area('Ingresa tu consulta:')
    submit_button = st.form_submit_button(label='Enviar')

10. Generar locución

Implementa la funcionalidad para generar una locución para cada mensaje:

# Función de locución de ejemplo
voiceover = elevenlabs.Voiceover(user_input)

11. Mostrar la respuesta de la API

Obtén la respuesta de la API y muéstrala:

response = cohere.rerank(user_input)
st.write('Respuesta de la API:', response)

12. Limpiar el historial de chat (opcional)

También puedes implementar una función para limpiar el historial de chat según sea necesario.

13. Ejecutar la aplicación

Ejecuta la aplicación ejecutando:

streamlit run app.py

Visita http://localhost:8501 para ver tu aplicación.

14. Instalar el módulo Watchdog

Para un mejor rendimiento, considera instalar el módulo Watchdog:

pip install watchdog

15. Subir el código a GitHub

Crea un nuevo repositorio en GitHub y sube tu código, asegurándote de incluir requirements.txt.

16. Desplegar la aplicación en Streamlit Sharing Cloud

Inicia sesión en Streamlit Sharing Cloud con tu cuenta de GitHub. Haz clic en "Nueva aplicación" y completa los detalles para desplegar:

• Selecciona tu repositorio.
• Elige la rama y establece app.py como el archivo principal.
• Haz clic en "¡Desplegar!" y espera a que se complete el proceso.

Una vez completado, tu aplicación estará lista para usarse. También puedes actualizar tu aplicación mediante nuevos commits en GitHub, y Streamlit extraerá los últimos cambios.

17. Probar la aplicación

Para probar tu aplicación, ingresa tu clave API de Cohere, sube tu archivo deseado, ingresa una consulta y presiona el botón "Enviar".

Conclusión

Gracias por seguir este tutorial. ¡Ahora tienes las herramientas para construir y desplegar una poderosa aplicación usando el modelo Rerank de Cohere y la IA de voz de ElevenLabs!