Créer un chatbot Q&R avec le traitement du langage naturel de Cohere

Cohere : Alimenter les chatbots avec le traitement du langage naturel

Cohere révolutionne notre interaction avec les machines, en fournissant des modèles de traitement du langage naturel (NLP) qui améliorent notre compréhension du monde qui nous entoure. Cet article est un tutoriel pour créer un chatbot en utilisant les capacités avancées de NLP de Cohere. Pour plus d'informations, consultez nos autres tutoriels sur Cohere.

Commencer avec les chatbots Cohere

Avant de plonger dans le code, vous devez créer un compte sur Cohere pour obtenir votre clé API. Voici comment procéder :

Créer votre compte Cohere

1. Visitez le site Web de Cohere et inscrivez-vous pour un compte.
2. Une fois inscrit, accédez à la section API pour générer votre clé API unique.

Installer Cohere

Pour utiliser les fonctionnalités de Cohere dans votre projet, vous devez installer le package Cohere. L'installation peut généralement se faire via pip :

pip install cohere

Intégrer Cohere dans votre code

Après l'installation, vous pouvez commencer à utiliser l'API de Cohere dans votre code. Dans ce tutoriel, nous allons utiliser la méthode generate pour créer notre chatbot.

Tout d'abord, initialisez le client :

import cohere

cohere_api_key = 'YOUR_API_KEY'
client = cohere.Client(cohere_api_key, version='2021-11-08')

Créer la classe Chatbot

Ensuite, définissez une classe appelée CoHere pour encapsuler les fonctionnalités de notre chatbot :

class CoHere:
    def __init__(self, client):
        self.client = client

    def generate_text(self, prompt, model='medium', max_tokens=50, temperature=0.5):
        response = self.client.generate(
            model=model,
            prompt=prompt,
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=temperature
        )
        return response.generations[0].text.strip()

Concevoir votre invite

La prochaine étape consiste à rédiger une invite pour le modèle. L'invite sert d'instructions et d'exemples pour le modèle. Utilisez des espaces réservés comme {question} pour les questions dynamiques :

prompt = "Répondez à la question suivante : {question}"

Construire une simple application Web avec Streamlit

Streamlit est un excellent outil pour créer des applications Web sans effort. Dans ce tutoriel, nous allons construire une application avec deux champs de texte et un bouton pour afficher les résultats du modèle Cohere.

Installer Streamlit

Si vous ne l'avez pas déjà fait, installez Streamlit en utilisant :

pip install streamlit

Créer l'application Streamlit

Voici comment structurer votre application Streamlit :

• En-tête : Utilisez st.header() pour définir un titre.
• Saisie de texte : Utilisez st.text_input() pour les questions des utilisateurs.
• Bouton : Implémentez st.button() pour déclencher la réponse.
• Afficher le résultat : Utilisez st.write() pour afficher le texte généré.

Exécuter l'application Streamlit

Pour exécuter l'application, utilisez la commande suivante dans votre terminal :

streamlit run your_app.py

Pensées finales

La puissance des modèles Cohere est immense, et ce tutoriel ne fait qu'effleurer la surface de ce qui peut être réalisé. De l'intégration à la classification de texte, Cohere ouvre un monde de possibilités pour exploiter des modèles avancés de NLP. Laissez libre cours à votre créativité et restez à l'écoute pour d'autres tutoriels sur l'IA !

De plus, nous vous encourageons à participer à nos prochains Hackathons sur l'IA et à faire partie de la révolution de l'intelligence artificielle. Pourquoi ne voudriez-vous pas changer le monde avec la puissance de l'IA ?