Construisez votre application Cohere avec l'intégration d'ElevenLabs et le modèle Rerank

Introduction

Cohere est une entreprise leader en IA qui fournit une suite de modèles de langage puissants conçus pour révolutionner l'interaction avec les données textuelles. Ce tutoriel vous guidera à travers le processus d'utilisation du modèle Rerank (Bêta) de Cohere pour optimiser les algorithmes de recherche, culminant dans la création d'une application web utilisant Streamlit. Pour ceux qui souhaitent approfondir les modèles d'apprentissage des langues (LLM) de Cohere, je recommande de consulter le Tutoriel Comment commencer avec les LLM de Cohere.

Comprendre ElevenLabs

ElevenLabs se spécialise dans l'IA vocale, en mettant l'accent sur l'accessibilité du contenu dans diverses langues et voix. Leur technologie permet la création d'audio IA réaliste et contextuellement conscient, permettant aux utilisateurs de générer de la parole dans plusieurs voix et langues. Fondée en 2022 par les ingénieurs Piotr et Mati, ElevenLabs vise à éliminer les barrières linguistiques dans le contenu, en améliorant particulièrement la qualité du doublage dans les films d'Hollywood.

Présentation de Streamlit

Streamlit est un framework Python pur qui simplifie le processus de création d'applications web. Si vous êtes nouveau, je recommande de vous familiariser avec les applications Streamlit.

Prérequis

• Téléchargez Visual Studio Code ou un éditeur de code alternatif tel qu'IntelliJ IDEA ou PyCharm.
• Obtenez une clé API Cohere en vous inscrivant sur la plateforme de Cohere. Cette clé permet d'accéder à tous les modèles de Cohere.
• Inscrivez-vous sur ElevenLabs et récupérez votre clé API en vous rendant sur l'icône Profil et en sélectionnant Clés API.
• Créez un compte sur Streamlit, de préférence en utilisant votre compte GitHub pour un déploiement sans faille.
• Assurez-vous d'avoir une tasse de café et un ordinateur portable prêts pour une session de codage productive.

Résultats d'apprentissage

À la fin de ce tutoriel, vous serez :

• Comprendre comment utiliser le modèle Rerank (Bêta) de Cohere via l'API.
• Apprendre à construire des applications web à l'aide de Streamlit.
• Créer une application intégrant Cohere Rerank (Bêta).
• Déployer votre application sur Streamlit Sharing Cloud.

Commençons

Créer un nouveau projet

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

Créer et activer un environnement virtuel

Dans votre terminal, créez un environnement virtuel Python et activez-le avec la commande suivante :

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # Sur Windows utilisez : myenv\Scripts\activate

Installer les dépendances requises

Installez toutes les dépendances nécessaires en utilisant la commande suivante :

pip install -r requirements.txt

Créer une application Streamlit

Maintenant que notre structure de projet est en place, créez un nouveau fichier nommé app.py. Commencez par importer les bibliothèques nécessaires :

import streamlit as st
import cohere  # Appels API
import elevenlabs  # Pour la génération de voix

Configurer la page Streamlit

Définissez le titre de la page et l'icône :

st.set_page_config(page_title="Cohere Rerank App", page_icon="favicon.ico")

Concevoir l'interface utilisateur

Ajoutez une barre latérale pour les clés API et les téléchargements de fichiers, initialisez les états des messages et créez un formulaire pour l'entrée utilisateur :

Implémenter le formulaire de saisie utilisateur

Utilisant st.form(), créez une mise en page pour les requêtes utilisateur :

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

Générer des voix off

Créez une fonction pour générer des voix off pour les messages utilisateur :

def generate_voice(text):
    audio_output = elevenlabs.generate(text)
    return audio_output

Exécuter l'application

Exécutez votre application avec la commande suivante :

streamlit run app.py

Vous pouvez y accéder à http://localhost:8501.

Pousser le code vers GitHub

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

Déploiement sur Streamlit Sharing Cloud

Connectez-vous à Streamlit Sharing Cloud avec GitHub, cliquez sur Nouvelle application, et remplissez les détails nécessaires. Une fois déployée, votre application devrait être en ligne !

Tester l'application

Pour tester l'application, entrez votre clé API Cohere, téléchargez un fichier et soumettez une requête. Utilisez la démonstration en direct pour valider les fonctionnalités.

Lien vers le code source

Pour le code source complet, veuillez forker ce dépôt GitHub.

Conclusion

Merci de suivre ce tutoriel ! Vous devriez maintenant avoir une application pleinement fonctionnelle utilisant Cohere et ElevenLabs pour un traitement amélioré du texte et de la voix.