Construye tu aplicación Cohere con integración de ElevenLabs y modelo Rerank

Introducción

Cohere es una empresa líder en IA que proporciona un conjunto de poderosos modelos de lenguaje diseñados para revolucionar la interacción con los datos textuales. Este tutorial te guiará a través del proceso de utilización del modelo Rerank (Beta) de Cohere para optimizar algoritmos de búsqueda, culminando en la creación de una aplicación web utilizando Streamlit. Para aquellos interesados en profundizar más en los modelos de aprendizaje de lenguaje (LLMs) de Cohere, recomiendo consultar el Tutorial sobre cómo comenzar con los LLMs de Cohere.

Entendiendo ElevenLabs

ElevenLabs se especializa en IA de voz, centrándose en hacer el contenido accesible en varios idiomas y voces. Su tecnología permite la creación de audio AI realista y consciente del contexto, lo que permite a los usuarios generar voz en múltiples voces e idiomas. Fundada en 2022 por los ingenieros Piotr y Mati, ElevenLabs tiene como objetivo eliminar las barreras lingüísticas en el contenido, mejorando especialmente la calidad de la doblaje en las películas de Hollywood.

Resumen de Streamlit

Streamlit es un marco de trabajo de Python puro que simplifica el proceso de creación de aplicaciones web. Si eres nuevo en esto, recomiendo familiarizarte con las aplicaciones de Streamlit.

Requisitos Previos

• Descarga Visual Studio Code o un editor de código alternativo como IntelliJ IDEA o PyCharm.
• Obtén una clave API de Cohere registrándote en la plataforma de Cohere. Esta clave otorga acceso a todos los modelos de Cohere.
• Regístrate en ElevenLabs y recupera tu clave API navegando al ícono de Perfil y seleccionando Claves API.
• Crea una cuenta en Streamlit, preferiblemente utilizando tu cuenta de GitHub para un despliegue sin problemas.
• Asegúrate de tener una taza de café y una computadora portátil lista para una sesión de codificación productiva.

Resultados del Aprendizaje

Al final de este tutorial, serás capaz de:

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

Comencemos

Crea un Nuevo Proyecto

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

Crea y Activa un Entorno Virtual

En tu terminal, crea un entorno virtual de Python y actívalo con el siguiente comando:

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # En Windows usa: myenv\Scripts\activate

Instala las Dependencias Requeridas

Instala todas las dependencias necesarias usando el siguiente comando:

pip install -r requirements.txt

Crea una Aplicación Streamlit

Ahora que nuestra estructura de proyecto está configurada, crea un nuevo archivo llamado app.py. Comienza importando las bibliotecas necesarias:

import streamlit as st
import cohere  # Llamadas API
import elevenlabs  # Para generación de voz

Configura la Página de Streamlit

Configura el título de la página y el favicon:

st.set_page_config(page_title="Cohere Rerank App", page_icon="favicon.ico")

Diseña la Interfaz de Usuario

Agrega una barra lateral para claves API y cargas de archivos, inicializa los estados de los mensajes y crea un formulario para la entrada del usuario:

Implementa el Formulario de Entrada del Usuario

Usando st.form(), crea un diseño para las consultas de los usuarios:

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

Genera Voces en Off

Crea una función para generar voces en off para los mensajes de los usuarios:

def generate_voice(text):
    audio_output = elevenlabs.generate(text)
    return audio_output

Ejecuta la Aplicación

Ejecuta tu aplicación con el siguiente comando:

streamlit run app.py

Puedes acceder a ella en http://localhost:8501.

Sube el Código a GitHub

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

Despliegue en Streamlit Sharing Cloud

Inicia sesión en Streamlit Sharing Cloud con GitHub, haz clic en Nueva aplicación y completa los detalles necesarios. Una vez desplegada, ¡tu aplicación debería estar en vivo!

Prueba la Aplicación

Para probar la aplicación, ingresa tu clave API de Cohere, sube un archivo y envía una consulta. Usa la demostración en vivo para validar las funcionalidades.

Enlace al Código Fuente

Para el código fuente completo, por favor forkea este repositorio de GitHub.

Conclusión

¡Gracias por seguir este tutorial! Ahora deberías tener una aplicación completamente funcional que utiliza Cohere y ElevenLabs para un procesamiento mejorado de texto y voz.