Tutoriel Cohere : Création d'une application simple de support pour les super-héros

Introduction

Cohere est une plateforme robuste qui donne accès à des modèles de traitement du langage naturel à la pointe de la technologie via une API conviviale. Cette plateforme permet aux développeurs d'intégrer facilement une variété de tâches de traitement du langage naturel dans leurs applications, telles que la classification de texte, les embeddings, et même la génération de texte.

Au-delà de ses offres standard, Cohere fournit également la possibilité de créer des modèles personnalisés adaptés à des cas d'utilisation spécifiques. Vous pouvez tirer parti de vos propres données d'entraînement et dicter stratégiquement comment ces données doivent être utilisées pendant le processus d'entraînement.

Une des fonctionnalités phare de Cohere est son terrain de jeu - un espace où vous pouvez explorer et expérimenter avec les différentes facettes de la plateforme. Que vous souhaitiez générer du texte semblable à celui d'un humain, classer du texte dans des catégories prédéfinies, ou mesurer la similarité sémantique entre différents morceaux de texte, le terrain de jeu fournit un environnement propice à l'expérimentation et à l'apprentissage.

Les capacités de Cohere font de lui un outil idéal pour un large éventail d'applications. Si vous construisez un chatbot, un système de recommandation de contenu, un outil de classification de texte, ou toute application nécessitant la compréhension ou la génération de texte, Cohere peut s'avérer être un atout inestimable.

Introduction à Chroma et aux Embeddings

Chroma est une base de données open-source spécifiquement conçue pour le stockage et la récupération efficaces des embeddings, un composant crucial dans le développement d'applications et de services alimentés par l'IA, en particulier ceux utilisant des Modèles de Langue de Grande Taille (LLMs). La conception de Chroma est centrée sur la simplicité et la productivité des développeurs, fournissant des outils pour stocker et interroger des embeddings, ainsi que pour intégrer des documents.

Les développeurs peuvent interagir avec Chroma via son SDK client Python, son SDK client Javascript/Typescript, ou une application serveur. La base de données peut fonctionner en mémoire ou en mode client/serveur, avec un support supplémentaire pour les environnements de notebook.

Qu'est-ce que les Embeddings ?

Dans le domaine de l'IA, en particulier dans l'apprentissage machine et le traitement du langage naturel, un 'embedding' est une représentation de données dans un espace vectoriel. Par exemple, les embeddings de mots représentent des mots en tant que vecteurs de haute dimension, avec des mots similaires occupant une proximité étroite dans cet espace vectoriel.

Les embeddings sont très prisés dans les modèles d'apprentissage machine car ils permettent à ces modèles de comprendre le contenu sémantique des données. Dans le traitement du langage naturel, les embeddings permettent aux modèles de saisir la signification des mots en fonction de leur contexte dans une phrase ou un document.

Ces embeddings sont généralement générés en entraînant un modèle sur une quantité énorme de données. Une fois le modèle entraîné, il peut générer un embedding pour toute donnée donnée.

Chroma utilise des embeddings pour représenter des documents ou des requêtes de manière à encapsuler leur contenu sémantique. Ces embeddings peuvent ensuite être efficacement stockés dans la base de données et recherchés, fournissant un outil puissant pour gérer et tirer parti de données haute dimension.

Prérequis

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

Plan

1. Initialisation du Projet
2. Mise en Place des Bibliothèques Nécessaires
3. Rédaction des Fichiers du Projet
4. Tests de l'Application Help Desk
5. Mise en Place de la Base de Données Chroma
6. Tests de l'Application Help Desk

Initialisation du Projet

Après avoir couvert les introductions, il est temps de plonger dans la partie pratique - commençons à coder ! Notre projet s'appellera chroma-cohere. Ouvrez votre terminal préféré, naviguez jusqu'au 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, car cela permet d'isoler les dépendances de notre projet actuel de l'environnement global et des autres projets Python.

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 en fonction de votre système d'exploitation :

• Si vous utilisez Windows, entrez :

  .\env\Scripts\activate

• Si vous êtes sur Linux ou MacOS, utilisez :

  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 votre invite de terminal. Cela signifie que l'environnement virtuel est activé et prêt à être utilisé !

Mise en Place des Bibliothèques Nécessaires

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

• cohere: Nous utiliserons le SDK Cohere pour classifier les saisies des utilisateurs sur la base d'exemples d'entraînement.
• chromadb: Nous utiliserons ChromaDB pour stocker de grandes quantités de données d'entraînement et les récupérer en fonction des similarités sémantiques avec les saisies des utilisateurs.
• halo: Cette bibliothèque fournit un indicateur de chargement attrayant pendant que les utilisateurs attendent une réponse de l'API Cohere.

Pour installer ces bibliothèques, exécutez :

pip install cohere chromadb halo

Rédaction des Fichiers du Projet

Retournez à votre éditeur de code et créez un nouveau fichier nommé main.py. Ce sera le fichier Python principal de ce projet.

Étape 1 : Importer les Bibliothèques Nécessaires

Commencez par importer les bibliothèques requises telles que cohere, halo, os, dotenv, colorama, et pprint. Chargez les variables d'environnement stockées dans le fichier .env pour garder les informations sensibles sécurisées.

Étape 2 : Définir la Fonction de Génération de Réponse

Cette fonction reçoit les messages des utilisateurs en entrée, génère une animation de chargement, et initialise le client API Cohere pour classifier l'humeur de l'utilisateur et le département responsable en fonction de ces messages.

Étape 3 : Définir les Fonctions de Classification

Les fonctions get_department_classification et get_mood_classification classifient les messages des utilisateurs en catégories. Ces fonctions envoient des requêtes au modèle Cohere et retournent une prédiction basée sur les entrées.

Étape 4 : Définir le Point d'Entrée du Projet

Dans la fonction principale, une boucle infinie est initiée qui traite les saisies des utilisateurs et génère une réponse jusqu'à ce que l'utilisateur entre 'quit'.

Fichier .env

Ce fichier stockera la clé API et le nom du modèle nécessaires pour effectuer des requêtes à l'API Cohere. Assurez-vous que ce fichier n'est pas partagé publiquement.

requirements.txt

Créez un fichier requirements.txt pour s'assurer que les dépendances de votre projet sont facilement réplicables par d'autres. Utilisez la commande :

pip freeze > requirements.txt

Tests de l'Application Help Desk

Lancez l'application et testez diverses requêtes liées à la classification des humeurs et à la gestion des départements. Cela inclut des requêtes telles que "Je n'arrive pas à séparer ma personnalité de super-héros de ma vie réelle ! Que devrais-je faire ?".

Mise en Place de la Base de Données Chroma

À l'aide de ChromaDB, nous allons gérer les embeddings et améliorer notre application help desk. Commencez par importer chromadb et gérer les fonctions d'embedding aux côtés de nos fichiers CSV de données d'entraînement.

Tests de l'Application Help Desk avec des Exemples Alimentés par ChromaDB

Une fois l'application initialisée avec des données de ChromaDB, retestez les requêtes précédentes pour garantir des réponses et des classifications améliorées.

Conclusion

Tout au long de ce tutoriel, nous avons exploré les puissantes capacités de la plateforme Cohere et de la base de données Chroma. Cette intégration permet à l'application Superhero Help Desk d'apprendre et d'évoluer à chaque interaction, offrant des classifications plus précises au fil du temps.

En tirant parti de ces technologies, les développeurs peuvent créer des applications robustes qui comprennent et traitent efficacement le langage naturel, améliorant ainsi l'expérience utilisateur dans divers domaines.

Pour plus d'informations, assurez-vous d'explorer la documentation de Cohere et de Chroma.