Tutorial de Cohere: Crea una aplicación de soporte para superhéroes con la base de datos Chroma

Introducción

En este artículo, profundizaremos en las capacidades de dos tecnologías de vanguardia: la Plataforma Cohere y la Base de Datos Chroma. Exploraremos cómo se pueden integrar estas herramientas para desarrollar aplicaciones que aprovechen el procesamiento del lenguaje natural y los embeddings de manera eficiente.

Presentando la Plataforma Cohere

Cohere sirve como una plataforma robusta que proporciona a los desarrolladores acceso a modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de última generación a través de una API fácil de usar. Esto permite la integración fluida de varias tareas de NLP en aplicaciones como:

• Clasificación de texto
• Embeddings de texto
• Generación de texto

Una característica destacada de Cohere es su playground, que ofrece un espacio para que los desarrolladores experimenten y aprendan sobre las capacidades de la plataforma. Ya sea que su objetivo sea generar texto similar al humano o clasificar texto en categorías predefinidas, el playground proporciona un entorno ideal para la exploración.

Introducción a Chroma y los Embeddings

Chroma es una base de datos de código abierto diseñada específicamente para manejar embeddings, un componente vital para aplicaciones impulsadas por IA, particularmente aquellas que utilizan Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Diseñada para la productividad del desarrollador, Chroma facilita el almacenamiento, recuperación y consulta eficiente de embeddings.

Los embeddings sirven como representaciones de datos en un espacio vectorial, permitiendo que los modelos entiendan el contenido semántico. Por ejemplo, los embeddings de palabras representan palabras como vectores de alta dimensión, colocando palabras semánticamente similares cerca una de la otra. Esta funcionalidad hace que los embeddings sean esenciales para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.

Requisitos Previos

• Conocimientos básicos de Python
• Acceso a la API de Cohere
• Una base de datos Chroma configurada

Inicialización del Proyecto

Comencemos nuestro proyecto nombrándolo chroma-cohere. Abra su terminal y cree un nuevo directorio:

mkdir chroma-cohere
cd chroma-cohere

Luego, crearemos un entorno virtual usando el siguiente comando:

python -m venv env

Para activar el entorno virtual:

• Windows: . env\Scripts\activate
• Linux/MacOS: source env/bin/activate

Configurando las Bibliotecas Necesarias

Con el entorno virtual activado, instalaremos las bibliotecas necesarias para el proyecto:

• cohere para la interacción con el SDK de Cohere
• chromadb para el almacenamiento de embeddings
• halo para indicadores de carga amigables para el usuario

Ejecute el comando:

pip install cohere chromadb halo

Escribiendo los Archivos del Proyecto

Crear un nuevo archivo llamado main.py. En este archivo, vamos a:

1. Importar las bibliotecas necesarias.
2. Definir una función para generar respuestas.
3. Clasificar la entrada del usuario en estados de ánimo y departamentos.
4. Implementar la función principal para la interacción con el usuario.

En nuestro archivo .env, almacenaremos de manera segura las claves API esenciales para acceder a la API de Cohere.

Creando un Archivo requirements.txt

Es prudente crear un archivo requirements.txt para ayudar a cualquier otro desarrollador a replicar fácilmente el entorno de desarrollo:

pip freeze > requirements.txt

Probando la Aplicación de Help Desk

Ahora, probemos nuestra Aplicación de Help Desk diseñada para clasificar consultas de superhéroes. Inicie la aplicación usando el comando:

python main.py

Interactúe con la aplicación haciendo varias consultas de muestra, permitiendo que el modelo clasifique los estados de ánimo y departamentos relevantes de manera efectiva.

Configurando la Base de Datos Chroma

Chroma mejorará nuestra aplicación al permitir el almacenamiento dinámico de ejemplos de usuarios. Después de importar las bibliotecas necesarias, iniciaremos la base de datos Chroma para gestionar los embeddings de manera eficiente.

Pruebas con Ejemplos Impulsados por ChromaDB

Finalmente, podemos probar la aplicación renovada, aprovechando ejemplos almacenados dentro de ChromaDB para una mayor precisión en la clasificación.

Conclusión

A través de este tutorial, hemos demostrado cómo utilizar la plataforma Cohere para la comprensión del lenguaje natural mientras integramos la base de datos Chroma para una gestión avanzada de embeddings. Estas herramientas no solo simplifican el desarrollo de aplicaciones de IA, sino que también permiten un aprendizaje y adaptación sin problemas basados en las interacciones del usuario.

Independientemente de los ejemplos utilizados, la flexibilidad para escalar y adaptar modelos según necesidades específicas asegura que la aplicación de Help Desk permanezca relevante y efectiva a medida que evoluciona.