Créer une application Streamlit avec le modèle de réévaluation de Cohere et l'intégration d'ElevenLabs

Introduction

Cohere est une entreprise leader en intelligence artificielle qui a développé une suite de modèles linguistiques puissants visant à révolutionner le traitement des données textuelles. Ce tutoriel fournira un guide complet sur l'utilisation du modèle Rerank (Beta) de Cohere pour améliorer les algorithmes de recherche et créer une application Streamlit. De plus, pour ceux qui sont intéressés, je vous recommande vivement de consulter notre tutoriel sur Comment commencer avec les LLMs de Cohere.

Comprendre ElevenLabs

ElevenLabs est une entreprise de recherche et de déploiement d'IA vocale axée sur la rendre le contenu accessible dans diverses langues et voix. Spécialisée dans la production d'audio généré par IA, hautement réaliste et contextuellement conscient, ElevenLabs permet aux utilisateurs de créer des discours dans plusieurs voix et langues diverses. Fondée en 2022 par Piotr et Mati, cette entreprise est née d'un désir de résoudre les problèmes liés au doublage insuffisant dans les films, en particulier à Hollywood.

Introduction à Streamlit

Streamlit est un framework Python pur conçu pour créer des applications web sans effort. Pour plus d'informations sur Streamlit et ses applications, visitez le site officiel de Streamlit.

Prérequis

• Téléchargez et installez Visual Studio Code ou tout autre éditeur de code compatible comme IntelliJ IDEA ou PyCharm.
• Obtenez une clé API Cohere en vous inscrivant sur le site de Cohere.
• De plus, obtenez une clé API ElevenLabs en vous inscrivant sur ElevenLabs et en copiant votre clé dans la section Profil.
• Créez un nouveau compte sur Streamlit pour déployer facilement votre application, de préférence en utilisant votre compte GitHub.
• Assurez-vous d'avoir une tasse de café et un ordinateur portable prêts à fonctionner !

Résultats d'apprentissage

• Comprendre comment utiliser le modèle Rerank (Beta) de Cohere via API.
• Apprendre à construire des applications web en utilisant Streamlit.
• Créer une application utilisant le modèle Rerank de Cohere.
• Déployer l'application sur le Cloud de partage Streamlit.

Commençons !

1. Créer un nouveau projet

Commencez par ouvrir Visual Studio Code et créez un nouveau dossier nommé cohere-rerank-tutorial.

2. Configurer un environnement virtuel

Ouvrez votre terminal et exécutez la commande suivante pour créer et activer un environnement virtuel Python :

python -m venv env
source env/bin/activate  # pour macOS/Linux
# ou
env\Scripts\activate  # pour Windows

3. Installer les dépendances requises

Ensuite, installez toutes les dépendances nécessaires en exécutant :

pip install cohere streamlit elevenlabs

4. Créer l'application Streamlit

Créez un nouveau fichier nommé app.py dans votre dossier projet. En haut du fichier, importez les bibliothèques requises :

import streamlit as st
import cohere
import elevenlabs

5. Configurer le logger (optionnel)

Cette étape est optionnelle, mais elle peut considérablement faciliter le processus de débogage.

6. Configurer la page Streamlit

Fournissez un titre, une icône de la page et une description pour votre application afin que les utilisateurs puissent facilement comprendre ses fonctionnalités :

st.set_page_config(page_title='Cohere Rerank App', page_icon=':sparkles:', layout='wide')
st.title('Application Cohere Rerank')
st.write('Une application web qui utilise Cohere Rerank pour des résultats de recherche améliorés.')

7. Créer une barre latérale

Ajoutez une barre latérale pour gérer les clés API et les fichiers téléchargés :

st.sidebar.title('Configuration API')
c_interface = st.sidebar.text_input('Clé API Cohere')
el_interface = st.sidebar.text_input('Clé API ElevenLabs')

8. Initier l'état des messages

Implémentez la logique pour initier les états de message pour les utilisateurs.

9. Créer un formulaire d'entrée

Créez un formulaire pour accepter les entrées des utilisateurs et traiter les requêtes :

with st.form(key='my_form'):
    user_input = st.text_area('Entrez votre requête :')
    submit_button = st.form_submit_button(label='Envoyer')

10. Générer le voiceover

Implémentez la fonctionnalité pour générer un voiceover pour chaque message :

# Fonction Voiceover Exemple
voiceover = elevenlabs.Voiceover(user_input)

11. Afficher la réponse de l'API

Récupérez la réponse de l'API et affichez-la :

response = cohere.rerank(user_input)
st.write('Réponse de l'API :', response)

12. Effacer l'historique des discussions (optionnel)

Vous pouvez également implémenter une fonction pour effacer l'historique des discussions si vous le souhaitez.

13. Exécuter l'application

Exécutez l'application en exécutant :

streamlit run app.py

Visitez http://localhost:8501 pour voir votre application.

14. Installer le module Watchdog

Pour des performances améliorées, envisagez d'installer le module Watchdog :

pip install watchdog

15. Pousser le code sur GitHub

Créez un nouveau dépôt sur GitHub et poussez votre code, en veillant à inclure requirements.txt.

16. Déployer l'application sur le Cloud de partage Streamlit

Connectez-vous au Cloud de partage Streamlit avec votre compte GitHub. Cliquez sur "Nouvelle application" et remplissez les détails pour déployer :

• Sélectionnez votre dépôt.
• Choisissez la branche et définissez app.py comme le fichier principal.
• Cliquez sur "Déployer !" et attendez que le processus se termine.

Une fois terminé, votre application sera prête à être utilisée. Vous pouvez également mettre à jour votre application en poussant de nouveaux commits sur GitHub, et Streamlit tirera les dernières modifications.

17. Tester l'application

Pour tester votre application, entrez votre clé API Cohere, téléchargez votre fichier souhaité, entrez une requête et appuyez sur le bouton "Envoyer".

Conclusion

Merci d'avoir suivi ce tutoriel. Vous avez maintenant les outils pour construire et déployer une puissante application utilisant le modèle Rerank de Cohere et l'IA vocale d'ElevenLabs !