Tutoriel Cohere : Construire une application de support simple pour super-héros

Introduction

Introducing the Cohere Platform Cohere is a robust platform that provides access to state-of-the-art natural language processing models via a user-friendly API. This platform enables developers to seamlessly integrate a variety of natural language processing tasks into their applications, such as text classification, embeddings, and even text generation.

Beyond its standard offerings, Cohere also provides the ability to create custom models tailored to specific use cases. You can leverage your own training data and strategically dictate how this data should be utilized during the training process.

One of the stand-out features of Cohere is its playground - a space where you can explore and experiment with the various facets of the platform. Whether you're aiming to generate human-like text, classify text into predefined categories, or measure the semantic similarity between different pieces of text, the playground provides a conducive environment for experimentation and learning.

Cohere's capabilities make it an ideal tool for a wide array of applications. If you're building a chatbot, a content recommendation system, a text classification tool, or any application that requires understanding or generating text, Cohere can prove to be an invaluable asset.

Introduction to Chroma and Embeddings

Chroma is an open-source database specifically designed for the efficient storage and retrieval of embeddings, a crucial component in the development of AI-powered applications and services, particularly those utilizing Large Language Models (LLMs). Chroma's design is centered around simplicity and developer productivity, providing tools for storing and querying embeddings, as well as for embedding documents.

Developers can interact with Chroma through its Python client SDK, Javascript/Typescript client SDK, or a server application. The database can operate in-memory or in client/server mode, with additional support for notebook environments.

But what are embeddings? In the realm of AI, and more specifically within machine learning and natural language processing, an 'embedding' is a representation of data in a vector space. Word embeddings, for example, represent words as high-dimensional vectors, with similar words occupying close proximity in this vector space. Embeddings are highly favored in machine learning models because they allow these models to understand the semantic content of data. In natural language processing, embeddings empower models to comprehend the meaning of words based on their context within a sentence or a document.

These embeddings are usually generated by training a model on a vast amount of data. The model learns to associate each piece of data (like a word) with a specific point in a high-dimensional space. Once the model is trained, it can generate an embedding for any given piece of data. Chroma takes advantage of embeddings to represent documents or queries in a manner that encapsulates their semantic content. Ces embeddings peuvent ensuite être stockés de manière efficace dans la base de données et recherchés, fournissant un outil puissant pour gérer et exploiter des données de haute dimension.

Prerequisites

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

Outline

1. Initialiser le projet
2. Configurer les bibliothèques requises
3. Écrire les fichiers du projet
4. Tester l'application d'assistance
5. Configurer la base de données Chroma
6. Tester l'application d'assistance
7. Discussion

Initialiser le projet

Ayant couvert les introductions, il est temps de passer à la partie pratique - commençons à coder ! Notre projet s'appellera chroma-cohere. Ouvrez votre terminal préféré, naviguez vers le répertoire de vos projets de développement, et créez un nouveau répertoire pour notre projet.

Ensuite, nous allons créer un nouvel environnement virtuel spécifiquement pour ce projet. Créer et utiliser des environnements virtuels dans le développement Python est considéré comme une bonne pratique. Cela isole les dépendances de notre projet actuel de l'environnement global et d'autres projets Python, évitant ainsi tout conflit potentiel.

Pour créer un environnement virtuel, utilisez la commande suivante :

python -m venv env

Une fois l'environnement virtuel créé, nous devons l'activer. Le processus varie selon votre système d'exploitation.

Si vous utilisez Windows, saisissez la commande suivante dans votre terminal :

.
\env\Scripts\activate

Si vous êtes sur Linux ou MacOS, utilisez cette commande :

source env/bin/activate

Après avoir exécuté la commande appropriée, vous devriez voir le nom de votre environnement (dans ce cas, env) apparaître entre parenthèses au début de l'invite de commande de votre terminal, indiquant qu'il est activé et prêt à être utilisé !

Configurer les bibliothèques requises

Dans cette étape, nous allons installer toutes les bibliothèques requises par notre projet. Tout d'abord, assurez-vous que votre environnement virtuel est activé. Ensuite, voici un aperçu rapide des bibliothèques que nous allons installer :

• Bibliothèque cohere : Nous allons utiliser le SDK Cohere pour classer l'entrée utilisateur en fonction des exemples d'entraînement.
• Bibliothèque chromadb : Nous allons utiliser ChromaDB pour stocker des données d'entraînement expansives et les récupérer en fonction des similarités sémantiques avec l'entrée utilisateur.
• Bibliothèque halo : Les requêtes à l'API de Cohere prendront un certain temps, et cette bibliothèque fournit un indicateur de chargement engageant pendant que les utilisateurs attendent.

Passons à l'installation de ces bibliothèques :

pip install cohere chromadb halo

Après l'installation de ces bibliothèques, nous pouvons commencer à travailler sur nos fichiers de projet.

Écrire les fichiers du projet

Il est temps de revenir au code ! Ouvrez votre IDE ou éditeur de code préféré et créez un nouveau fichier nommé main.py. Dans ce fichier, nous allons mettre en œuvre plusieurs composants pour atteindre nos objectifs.

Étape 1. Importer les bibliothèques nécessaires

Nous commençons par importer les bibliothèques nécessaires telles que cohere, halo, os, dotenv, colorama et pprint. Ensuite, nous chargeons les variables d'environnement stockées dans un fichier .env, qui contiendra des informations sensibles telles que des clés API.

Étape 2. Définir la fonction de génération de réponse

Cette fonction reçoit des messages utilisateur en entrée, génère une animation de chargement et initialise le client API de Cohere. Elle classe l'humeur de l'utilisateur et le département responsable sur la base des entrées et arrête l'animation de chargement.

Étape 3. Définir les fonctions de classification (humeur et département responsable)

Les fonctions get_department_classification et get_mood_classification classifient les messages utilisateur en catégories en utilisant des objets d'exemple envoyés en tant que requêtes au modèle de Cohere pour prédiction.

Étape 4. Définir le point d'entrée du projet

La fonction principale commence une boucle infinie qui demande une entrée utilisateur et génère une réponse en utilisant la fonction de génération, ne se brisant que sur l'entrée utilisateur 'quit'.

Configurer la base de données Chroma

Pour résoudre notre problème, nous allons utiliser ChromaDB. Commençons par importer chromadb et les bibliothèques nécessaires pour gérer les embeddings de manière efficace.

Nous initions la base de données ainsi que les fonctions d'embedding et procédons à remplacer les exemples en dur dans les fonctions de classification par des résultats dynamiques issus de Chroma.

Tester l'application d'assistance

Testez l'application d'assistance ! Vous allez classer l'humeur associée aux demandes et les allouer aux départements appropriés.

En supposant que la clé COHERE_KEY est correctement configurée, saisissez des requêtes pour classer les humeurs et tester les améliorations avec des exemples alimentés par Chroma.

Conclusion

Nous avons exploré les capacités puissantes de la plateforme Cohere couplée à la base de données Chroma. Ce tutoriel montre comment développer une application intelligente capable d'évoluer en fonction des interactions des utilisateurs.