Tutorial de Cohere: Creando una Aplicación Simple de Soporte para Superhéroes

Introducción

Cohere es una plataforma robusta que proporciona acceso a modelos de procesamiento de lenguaje natural de última generación a través de una API fácil de usar. Esta plataforma permite a los desarrolladores integrar sin problemas una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural en sus aplicaciones, como clasificación de texto, incrustaciones e incluso generación de texto.

Más allá de sus ofertas estándar, Cohere también proporciona la capacidad de crear modelos personalizados adaptados a casos de uso específicos. Puedes aprovechar tus propios datos de entrenamiento y dictar estratégicamente cómo se deben utilizar estos datos durante el proceso de entrenamiento.

Una de las características destacadas de Cohere es su playground, un espacio donde puedes explorar y experimentar con las diversas facetas de la plataforma. Ya sea que busques generar texto similar al humano, clasificar texto en categorías predefinidas o medir la similitud semántica entre diferentes piezas de texto, el playground proporciona un ambiente propicio para la experimentación y el aprendizaje.

Las capacidades de Cohere lo convierten en una herramienta ideal para una amplia gama de aplicaciones. Si estás construyendo un chatbot, un sistema de recomendación de contenido, una herramienta de clasificación de texto, o cualquier aplicación que requiera entender o generar texto, Cohere puede resultar ser un activo invaluable.

Introducción a Chroma y las Incrustaciones

Chroma es una base de datos de código abierto específicamente diseñada para el almacenamiento y recuperación eficientes de incrustaciones, un componente crucial en el desarrollo de aplicaciones y servicios impulsados por IA, en particular aquellos que utilizan Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). El diseño de Chroma se centra en la simplicidad y la productividad del desarrollador, proporcionando herramientas para almacenar y consultar incrustaciones, así como para incrustar documentos.

Los desarrolladores pueden interactuar con Chroma a través de su SDK de cliente de Python, SDK de cliente de Javascript/Typescript, o una aplicación de servidor. La base de datos puede operar en memoria o en modo cliente/servidor, con soporte adicional para entornos de notebook.

¿Qué son las Incrustaciones?

En el ámbito de la IA, particularmente dentro del aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural, una 'incrustación' es una representación de datos en un espacio vectorial. Por ejemplo, las incrustaciones de palabras representan palabras como vectores de alta dimensión, con palabras similares ocupando proximidad cercana en este espacio vectorial.

Las incrustaciones son muy apreciadas en modelos de aprendizaje automático porque permiten que estos modelos comprendan el contenido semántico de los datos. En el procesamiento de lenguaje natural, las incrustaciones permiten que los modelos comprendan el significado de las palabras basándose en su contexto dentro de una oración o un documento.

Estas incrustaciones suelen generarse entrenando un modelo en una gran cantidad de datos. Una vez que el modelo está entrenado, puede generar una incrustación para cualquier dato dado.

Chroma aprovecha las incrustaciones para representar documentos o consultas de una manera que encapsula su contenido semántico. Estas incrustaciones pueden almacenarse de manera eficiente en la base de datos y buscarse, proporcionando una herramienta poderosa para gestionar y aprovechar datos de alta dimensión.

Requisitos Previos

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

Esquema

1. Inicializando el Proyecto
2. Configurando las Bibliotecas Requeridas
3. Escribiendo los Archivos del Proyecto
4. Probando la Aplicación de Help Desk
5. Configurando la Base de Datos Chroma
6. Probando la Aplicación de Help Desk

Inicializando el Proyecto

Habiendo cubierto las introducciones, es hora de profundizar en la parte práctica: ¡comencemos a codificar! Nuestro proyecto se llamará chroma-cohere. Abre tu terminal preferida, navega hasta el directorio de tus proyectos de desarrollo y crea un nuevo directorio para nuestro proyecto.

A continuación, vamos a crear un nuevo entorno virtual específicamente para este proyecto. Crear y utilizar entornos virtuales en el desarrollo de Python se considera una buena práctica, ya que aísla las dependencias de nuestro proyecto actual del entorno global y de otros proyectos de Python.

Para crear un entorno virtual, utiliza el siguiente comando:

python -m venv env

Una vez creado el entorno virtual, necesitamos activarlo. El proceso difiere según tu sistema operativo:

• Si estás utilizando Windows, ingresa:

  .\env\Scripts\activate

• Si estás en Linux o MacOS, usa:

  source env/bin/activate

Después de ejecutar el comando apropiado, deberías ver el nombre de tu entorno (en este caso, env) aparecer entre paréntesis al inicio de tu terminal. ¡Esto significa que el entorno virtual está activado y listo para usar!

Configurando las Bibliotecas Requeridas

En este paso, instalaremos todas las bibliotecas requeridas por nuestro proyecto. Primero, asegúrate de que tu entorno virtual esté activado. Una vez hecho eso, aquí tienes un rápido resumen de las bibliotecas que vamos a instalar:

• cohere: Usaremos el SDK de Cohere para clasificar la entrada del usuario en función de ejemplos de entrenamiento.
• chromadb: Usaremos ChromaDB para almacenar grandes conjuntos de datos de entrenamiento y recuperarlos en función de similitudes semánticas con la entrada del usuario.
• halo: Esta biblioteca proporciona un indicador de carga atractivo mientras los usuarios esperan una respuesta de la API de Cohere.

Para instalar estas bibliotecas, ejecuta:

pip install cohere chromadb halo

Escribiendo los Archivos del Proyecto

Regresa a tu editor de código y crea un nuevo archivo llamado main.py. Este será el archivo Python principal para este proyecto.

Paso 1: Importar las Bibliotecas Necesarias

Comienza importando las bibliotecas requeridas como cohere, halo, os, dotenv, colorama, y pprint. Carga las variables de entorno almacenadas en el archivo .env para mantener segura la información sensible.

Paso 2: Definir la Función de Generación de Respuestas

Esta función recibe los mensajes de los usuarios como entrada, genera una animación de carga e inicializa el cliente de la API de Cohere para clasificar el estado de ánimo del usuario y el departamento responsable en función de estos mensajes.

Paso 3: Definir las Funciones de Clasificación

Las funciones get_department_classification y get_mood_classification clasifican los mensajes de los usuarios en categorías. Estas funciones envían solicitudes al modelo de Cohere y devuelven una predicción basada en las entradas.

Paso 4: Definir el Punto de Entrada del Proyecto

En la función principal, se inicia un bucle infinito que procesa la entrada del usuario y genera una respuesta hasta que el usuario ingresa 'salir'.

Archivo .env

Este archivo almacenará la clave API y el nombre del modelo requeridos para realizar solicitudes a la API de Cohere. Asegúrate de que este archivo no se comparta públicamente.

requirements.txt

Crea un archivo requirements.txt para asegurar que las dependencias de tu proyecto sean fácilmente replicables por otros. Usa el comando:

pip freeze > requirements.txt

Probando la Aplicación de Help Desk

Lanza la aplicación y prueba varias consultas relacionadas con la clasificación de estados de ánimo y el manejo departamental. Esto incluye consultas como "¡No puedo separar mi personalidad de superhéroe de mi vida real! ¿Qué debo hacer?".

Configurando la Base de Datos Chroma

Usando ChromaDB, iremos a gestionar incrustaciones y mejorar nuestra aplicación de help desk. Comienza importando chromadb y gestionando las funciones de incrustación junto con nuestros archivos CSV de datos de entrenamiento.

Probando la Aplicación de Help Desk con Ejemplos Impulsados por ChromaDB

Una vez que la aplicación esté inicializada con datos de ChromaDB, vuelve a probar las consultas anteriores para asegurarte de que las respuestas y clasificaciones mejoradas.

Conclusión

A lo largo de este tutorial, exploramos las poderosas capacidades de la plataforma Cohere y la base de datos Chroma. Esta integración permite que la aplicación Superhero Help Desk aprenda y evolucione con cada interacción, entregando clasificaciones más precisas a lo largo del tiempo.

Al aprovechar estas tecnologías, los desarrolladores pueden crear aplicaciones robustas que entiendan y procesen el lenguaje natural de manera efectiva, mejorando la experiencia del usuario en varios dominios.

Para más información, asegúrate de explorar la documentación para Cohere y Chroma.