Modelo de Rerank de Cohere: Crea tu Aplicación Streamlit con Integración de ElevenLabs

Introducción

Cohere, una destacada empresa de IA, ofrece un conjunto de poderosos modelos de lenguaje que pueden transformar la forma en que trabajas con datos textuales. Este tutorial te guiará a través del uso del modelo Cohere Rerank (Beta) para optimizar algoritmos de búsqueda y construir una aplicación Streamlit con él. Para aprender más sobre los LLM de Cohere, consulta nuestro Tutorial de Introducción a los LLM de Cohere.

Entendiendo ElevenLabs

ElevenLabs es una empresa de investigación y despliegue de IA de voz dedicada a hacer que el contenido sea accesible en cualquier idioma y voz. Se especializan en crear audio de IA altamente realista, versátil y consciente del contexto, lo que permite la generación de voz en numerosos idiomas y voces. Fundada en 2022 por Piotr y Mati, exingenieros y estrategas, ElevenLabs se inspiró en el deseo de eliminar barreras lingüísticas en el contenido, particularmente el mal doblaje en películas de Hollywood.

¿Qué es Streamlit?

Streamlit es un marco puro de Python para construir aplicaciones web. Es fácil de usar y perfecto para aquellos que buscan crear aplicaciones interactivas en Python. Para una comprensión más profunda, familiarízate con la documentación de Streamlit.

Requisitos Previos

• Descarga Visual Studio Code compatible con tu sistema operativo o utiliza otros editores de código como IntelliJ IDEA o PyCharm.
• Regístrate para obtener una cuenta de Cohere y obtener tu clave API.
• Regístrate para obtener una cuenta de ElevenLabs para acceder a su clave API de IA de voz.
• Crea una cuenta en Streamlit para el despliegue de la aplicación.
• ¡Prepara una taza de café y una laptop lista para la sesión de codificación!

Resultados del Aprendizaje

• Aprender a utilizar el modelo Cohere Rerank (Beta) a través de la API.
• Construir aplicaciones web utilizando Streamlit.
• Crear una aplicación con Cohere Rerank (Beta).
• Desplegar la aplicación en la Nube de Streamlit Sharing.

Empezando

Crear un Nuevo Proyecto

Comienza creando una nueva carpeta para tu proyecto. Abre Visual Studio Code y crea una nueva carpeta llamada cohere-rerank-tutorial.

Crear un Entorno Virtual

Crea un entorno virtual de Python y actívalo utilizando el siguiente comando:

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

Instalar Todas las Dependencias

A continuación, instala las dependencias necesarias utilizando:

pip install -r requirements.txt

Creando la Aplicación Streamlit

Después de configurar la estructura inicial del proyecto, crea un nuevo archivo llamado app.py en tu directorio de proyecto.

Configurar la Aplicación

• Importa las bibliotecas necesarias en la parte superior del archivo app.py.
• Configura el registrador para propósitos de depuración.
• Configura la página de Streamlit con un título y una descripción.
• Crea una barra lateral para gestionar las claves API y los archivos subidos.

Manejo de la Entrada del Usuario

Utiliza st.form() de Streamlit para crear un formulario para la entrada del usuario y utiliza st.columns() para organizar el diseño.

Implementación de Generación de Voz

Implementa una función para generar voces para cada mensaje ingresado.

Mostrando Respuestas

Obtén la respuesta de la API de Cohere y muéstrala en la pantalla.

Limpiar el Historial de Chat

Opcionalmente, implementa una función para limpiar el historial de chat.

Ejecutando la Aplicación

Ejecuta la aplicación ejecutando:

streamlit run app.py

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

Desplegando la Aplicación

Subir Código a GitHub

Crea un nuevo repositorio de GitHub y sube el código a él. Asegúrate de incluir el archivo requirements.txt para el despliegue.

Desplegar en la Nube de Streamlit Sharing

Inicia sesión en Streamlit Sharing Cloud, haz clic en 'Nueva app', completa los detalles y haz clic en el botón ¡Desplegar!.

Probando la Aplicación

Para probar la aplicación, ingresa tu clave API de Cohere, sube el archivo deseado e ingresa tu consulta antes de hacer clic en el botón Enviar.

Conclusión

¡Gracias por seguir este tutorial! Con estos pasos, has construido y desplegado exitosamente una aplicación Streamlit utilizando Cohere Rerank (Beta) y la IA de voz de ElevenLabs.