Tutoriel Cohere : Créez un chatbot Q&A pour le traitement du langage naturel

Cohere : Propulser les chatbots avec le traitement du langage naturel

Cohere révolutionne notre manière d'interagir avec les machines, offrant des modèles de traitement du langage naturel (NLP) à la pointe de la technologie qui améliorent considérablement notre capacité à comprendre et à générer un texte semblable à celui des humains. Dans ce tutoriel complet, nous vous guiderons à travers le processus de création d'un chatbot avec Cohere au cœur. Pour explorer davantage ce sujet, n'oubliez pas de consulter nos autres tutoriels Cohere.

Commencer avec les chatbots Cohere

Avant de plonger dans le code, il est essentiel de créer un compte sur Cohere et d'acquérir votre clé API, qui est nécessaire pour accéder à leurs services.

Installation de la bibliothèque Cohere

Pour utiliser Cohere dans votre application, vous devez installer la bibliothèque Cohere. Vous pouvez le faire en utilisant pip :

pip install cohere

Une fois installée, vous pouvez intégrer Cohere dans votre code sans effort. Dans ce projet, nous nous concentrerons principalement sur l'utilisation de la méthode generate pour la génération de texte.

Initialisation du client Cohere

Pour commencer à utiliser Cohere, initialisez le client en créant une classe appelée CoHere. Voici un exemple :

import cohere

class CoHere:
    def __init__(self, api_key):
        self.client = cohere.Client(api_key, version='2021-11-08')

Génération de texte avec Cohere

Maintenant, créons une méthode dans notre classe pour générer du texte. Pour ce faire, vous devrez sélectionner quelques paramètres pour la méthode Cohere :

• model : La taille du modèle que vous souhaitez utiliser.
• prompt : Les "instructions" fournies au modèle - nous recommandons d'utiliser la fonction stevenQa pour cela.
• max_tokens : Ce paramètre détermine la longueur maximale de la sortie générée.
• temperature : Il contrôle l'aléa de la sortie.

Pour une liste complète des arguments disponibles, référez-vous à la documentation Cohere.

Création d'un prompt pour le modèle

Le prompt agit comme la base de la sortie de votre modèle. Il se compose d'instructions et d'exemples d'entrée, avec des espaces réservés comme {question} pour les nouvelles requêtes des utilisateurs.

Construire l'application avec Streamlit

Streamlit est un excellent outil pour créer rapidement et facilement des applications web interactives.

Installation de Streamlit

Pour créer notre interface de chatbot, installez Streamlit :

pip install streamlit

Création de l'application web

Dans ce tutoriel, nous allons développer une application avec deux champs de texte et un bouton qui, une fois pressé, affichera les résultats du modèle Cohere. Voici un extrait des méthodes Streamlit que nous allons utiliser :

• st.header() : Cette méthode créera un en-tête pour notre application.
• st.text_input() : Pour accepter l'entrée de texte de l'utilisateur.
• st.button() : Cela créera le bouton qui déclenche la génération de réponse.
• st.write() : Cette fonction sera utilisée pour afficher la sortie du modèle Cohere.

Pour exécuter l'application Streamlit, utilisez la commande :

streamlit run your_app.py

Réflexions finales

Les capacités des modèles de Cohere sont vastes, et ce tutoriel n'est qu'un point de départ. De l'incorporation de texte à la classification, Cohere offre une multitude d'opportunités pour exploiter les technologies NLP. Continuez d'explorer votre créativité et restez à l'écoute pour d'autres tutoriels sur l'intelligence artificielle.

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