Tutoriel Cohere : Création d'un chatbot de questions-réponses avec cœur

Cohere : propulser les chatbots avec le traitement du langage naturel

Cohere révolutionne notre façon d'interagir avec les machines, offrant des modèles de traitement du langage naturel de pointe qui améliorent considérablement notre compréhension du monde. Dans cet article, nous vous guiderons à travers la création d'un chatbot avec Cohere au cœur, montrant à quel point il est facile d'intégrer des capacités NLP avancées dans vos projets.

Commencer avec les chatbots Cohere

Avant de plonger dans le code, il est essentiel de créer un compte sur Cohere et d'obtenir votre clé API. Cette clé vous permettra d'accéder aux puissantes fonctionnalités NLP de Cohere.

Étapes d'installation

1. Installez Cohere dans votre environnement.
2. Une fois installé, vous pouvez commencer à intégrer Cohere dans votre code.

Initialisation du client

Pour commencer à utiliser Cohere, initialisez le client dans votre code d'application. Il est recommandé de créer une classe dédiée, par exemple, CoHere.

Clé API et version

Les arguments du client incluent votre clé API et la version du modèle (par exemple, "2021-11-08"). Cela garantit que vous utilisez les fonctionnalités les plus récentes disponibles dans l'API.

Générer du texte avec Cohere

Créer une méthode pour générer du texte est essentiel pour votre chatbot. Lorsque vous configurez cette méthode, vous devrez prendre en compte plusieurs arguments fournis par Cohere :

• Taille du modèle : Choisissez une taille de modèle appropriée en fonction des exigences de votre application.
• Invite : Cela consiste en des instructions pour le modèle ; par exemple, vous pouvez utiliser une fonction comme stevenQa.
• Max Tokens : Définissez la longueur maximale de la réponse de sortie.
• Température : Ce paramètre ajuste l'aléatoire des réponses générées. Une température plus élevée peut conduire à des sorties plus diverses.

Rédiger des invites efficaces

L'invite est cruciale car elle guide la sortie du modèle. Pour créer des invites efficaces, incluez des instructions spécifiques accompagnées d'exemples. Par exemple, indiquez les nouvelles questions à l'aide de crochets : {question}.

Construire une application Streamlit

Streamlit est un excellent outil pour développer des applications web simples qui peuvent servir d'interface utilisateur pour votre chatbot. Voici comment commencer :

Installation

Tout d'abord, assurez-vous que Streamlit est installé dans votre projet. Dans ce tutoriel, nous allons créer une application comportant :

• Deux entrées de texte : Pour la saisie de l'utilisateur.
• Un bouton : Pour soumettre des requêtes au modèle Cohere.

Utilisation des méthodes Streamlit

st.header()  # Crée un en-tête pour votre application
st.text_input()  # Accepte une saisie de texte de l'utilisateur
st.button()  # Crée un bouton pour soumettre des requêtes
st.write()  # Affiche les résultats du modèle Cohere

Exécution de l'application Streamlit

Pour exécuter votre application Streamlit, utilisez la commande suivante dans votre terminal :

streamlit run your_app.py

Votre application créée apparaîtra dans le navigateur, permettant des interactions conviviales avec votre chatbot.

Pensées finales

La puissance des modèles Cohere est immense, et ce tutoriel n'effleure que la surface de ce que vous pouvez réaliser. De l'intégration à la classification de texte, Cohere ouvre un monde de possibilités pour tirer parti des modèles NLP et améliorer l'expérience utilisateur. Gardez votre créativité en éveil, et restez à l'écoute pour plus de tutoriels informatifs sur l'IA !

De plus, nous vous encourageons à participer à nos prochains hackathons IA. Pourquoi ne voudriez-vous pas changer le monde avec la puissance de l'IA ?