Tutoriel Cohere : Créez une application de service d'assistance de super-héros avec la base de données Chroma

Introduction

Dans cet article, nous allons plonger profondément dans les capacités de deux technologies de pointe : la plateforme Cohere et la base de données Chroma. Nous explorerons comment ces outils peuvent être intégrés pour développer des applications qui tirent parti du traitement du langage naturel et des embeddings de manière efficace.

Présentation de la plateforme Cohere

Cohere sert de plateforme robuste qui permet aux développeurs d'accéder à des modèles de traitement du langage naturel (NLP) à la pointe de la technologie via une API conviviale. Cela permet une intégration transparente de diverses tâches NLP dans des applications telles que :

• Classification de texte
• Embeddings de texte
• Génération de texte

Une caractéristique remarquable de Cohere est son terrain de jeu, qui offre un espace aux développeurs pour expérimenter et apprendre sur les capacités de la plateforme. Que votre objectif soit de générer un texte similaire à celui d'un humain ou de classifier des textes dans des catégories prédéfinies, le terrain de jeu fournit un environnement idéal pour l'exploration.

Introduction à Chroma et aux Embeddings

Chroma est une base de données open source spécialement conçue pour gérer les embeddings, un composant vital pour les applications alimentées par l'IA, en particulier celles qui exploitent les grands modèles de langage (LLMs). Conçue pour la productivité des développeurs, Chroma facilite le stockage, la récupération et l'interrogation efficaces des embeddings.

Les embeddings servent de représentations de données dans un espace vectoriel, permettant aux modèles de comprendre le contenu sémantique. Par exemple, les embeddings de mots représentent les mots comme des vecteurs de haute dimension, plaçant les mots sémantiquement similaires à proximité les uns des autres. Cette fonctionnalité rend les embeddings essentiels pour les applications de traitement du langage naturel.

Prérequis

• Connaissance de base de Python
• Accès à l'API Cohere
• Une base de données Chroma configurée

Initialisation du Projet

Commençons notre projet en le nommant chroma-cohere. Ouvrez votre terminal et créez un nouveau répertoire :

mkdir chroma-cohere
cd chroma-cohere

Ensuite, nous allons créer un environnement virtuel en utilisant la commande suivante :

python -m venv env

Pour activer l'environnement virtuel :

• Windows : .\env\Scripts\activate
• Linux/MacOS : source env/bin/activate

Configuration des Bibliothèques Requises

Une fois l'environnement virtuel activé, nous allons installer les bibliothèques nécessaires pour le projet :

• cohere pour l'interaction avec le SDK Cohere
• chromadb pour le stockage des embeddings
• halo pour des indicateurs de chargement conviviaux

Exécutez la commande :

pip install cohere chromadb halo

Rédaction des Fichiers de Projet

Créez un nouveau fichier nommé main.py. Dans ce fichier, nous allons :

1. Importer les bibliothèques nécessaires.
2. Définir une fonction pour générer des réponses.
3. Classifier l'entrée utilisateur en humeurs et départements.
4. Implémenter la fonction principale pour l'interaction avec l'utilisateur.

Dans notre fichier .env, nous allons stocker en toute sécurité les clés API essentielles pour accéder à l'API Cohere.

Création d'un Fichier requirements.txt

Il est judicieux de créer un fichier requirements.txt pour aider d'autres développeurs à répliquer facilement l'environnement de développement :

pip freeze > requirements.txt

Tester l'Application Help Desk

Maintenant, testons notre application Help Desk conçue pour classifier les demandes de super-héros. Lancez l'application en utilisant la commande :

python main.py

Interagissez avec l'application en posant diverses demandes d'exemple, permettant au modèle de classifier efficacement les humeurs et les départements pertinents.

Configuration de la Base de Données Chroma

Chroma améliorera notre application en permettant le stockage dynamique d'exemples utilisateurs. Après avoir importé les bibliothèques nécessaires, nous allons initier la base de données Chroma pour gérer les embeddings de manière efficace.

Test avec des Exemples Pilotés par ChromaDB

Enfin, nous pouvons tester l'application rénovée, utilisant les exemples stockés dans ChromaDB pour une précision accrue dans la classification.

Conclusion

À travers ce tutoriel, nous avons démontré comment utiliser la plateforme Cohere pour la compréhension du langage naturel tout en intégrant la base de données Chroma pour une gestion avancée des embeddings. Ces outils non seulement simplifient le développement d'applications d'IA, mais permettent également un apprentissage et une adaptation transparents basés sur les interactions des utilisateurs.

Quelles que soient les exemples utilisés, la flexibilité d'évoluer et d'adapter les modèles en fonction des besoins spécifiques garantit que l'application Help Desk reste pertinente et efficace à mesure qu'elle évolue.