Comienza con Cohere: Tutorial de Generación, Incrustación y Reordenación de Modelos

Cohere: Revolucionando el Procesamiento del Lenguaje con IA

Cohere proporciona una API poderosa que integra procesamiento de lenguaje de última generación en cualquier sistema. Al aprovechar un extenso entrenamiento, desarrolla modelos de lenguaje a gran escala encapsulados dentro de una API intuitiva. Esto significa que los usuarios pueden adaptar modelos masivos para satisfacer sus casos de uso específicos y entrenarlos utilizando sus propios datos. Cohere gestiona tareas complejas como la recopilación de grandes volúmenes de datos de texto, supervisando el entrenamiento distribuido y asegurando que los modelos estén disponibles 24/7.

Explorando los Modelos de Cohere

1. Modelo de Generación

Documentación: Cohere Generate crea texto basado en una entrada, esencialmente adivinando la mejor manera de continuar un fragmento de texto. Se destaca en generar respuestas a preguntas, lo que lo hace ideal para la resumisión y la creación de chatbots.

2. Modelo de Embedding

Documentación: Cohere Embed procesa texto para generar embeddings, un conjunto de vectores que encapsulan información semántica. Esta capacidad mejora la comprensión del lenguaje humano por parte de los modelos de IA, beneficiando a sistemas de clasificación y búsqueda semántica.

3. Modelo de Rerank

Documentación: El modelo Rerank procesa una lista de documentos y una consulta, devolviendo la lista reorganizada según la similitud semántica con la consulta. Esta funcionalidad mejora enormemente los sistemas de búsqueda convencionales que se basan en la coincidencia de palabras clave.

La Importancia de la Búsqueda Basada en Semántica

Durante décadas, Google ha dominado como el motor de búsqueda líder, a pesar de a menudo ofrecer resultados subóptimos y contenido irrelevante. Los métodos de búsqueda potenciados por IA están desafiando este modelo tradicional. Por ejemplo, considere el término de búsqueda matizado 'romper el hielo'. Google ofrece resultados extensos o una apuesta con la opción 'Me siento con suerte'. La búsqueda basada en semántica se destaca en comprender las intenciones del usuario, recuperando resultados más relevantes.

El endpoint Rerank de Cohere sirve como un puente en este cambio de paradigma, superando los resultados de búsqueda basados en embedding con solo un cambio de línea de código en su aplicación. Los datos indican que la búsqueda léxica produce resultados relevantes para aproximadamente el 44% de las consultas, mientras que la búsqueda semántica basada en embedding mejora esto al 65%, y Rerank logra una precisión de aproximadamente el 72% en la presentación de resultados pertinentes.

Configurando Cohere

Requisitos

• Python 3.9+
• Clave de API de Cohere

Comience creando una nueva carpeta e instalando las bibliotecas necesarias, luego cree un archivo .env para asegurar su clave de API de Cohere.

Construyendo la Aplicación Streamlit

Construiremos nuestra aplicación Streamlit en tres pasos, cada uno mostrando un modelo específico de Cohere mientras expandimos las características de la aplicación.

Paso 1: Agregar Cohere Generate

En main.py, cargue bibliotecas y su clave de API. Solicite al modelo recomendaciones de libros basadas en un tema, guardando los resultados en output.txt para su uso posterior. Ejecute la aplicación y seleccione un tema para ver los resultados.

Paso 2: Agregar Cohere Embed

A continuación, generaremos embeddings utilizando los datos anteriores. Actualice main.py para cargar contenido de output.txt, generar embeddings y mostrarlos en su terminal con fines educativos. Este proceso crea embeddings para una consulta para habilitar la búsqueda semántica.

Paso 3: Agregar Cohere Rerank

Finalmente, implemente el modelo Rerank formulando una consulta para recibir resultados clasificados. Guarde y actualice la aplicación para ver los resultados mejorados.

Reflexiones Finales

En este tutorial, aprendimos a usar los modelos Generate, Embed y Rerank de Cohere para mejorar la consulta de datos en una aplicación. Este conocimiento puede mejorar los sistemas de búsqueda existentes para empresas y organizaciones con grandes conjuntos de datos o mejorar las experiencias de los usuarios en línea. Puede desplegar esta aplicación fácilmente subiéndola a GitHub y conectándola a Streamlit, siguiendo guías detalladas disponibles.

Para más recursos sobre la implementación de Cohere, considere consultar su sitio web oficial y su Documentación.