Tutoriel Cohere : Maîtriser l'Intégration de Texte avec l'API Cohere

Comprendre l'Embedding de Texte et Ses Applications

L'embedding de texte est une tâche d'apprentissage automatique cruciale qui vise à créer une représentation vectorielle d'un morceau de texte. Cette représentation permet aux algorithmes d'apprentissage automatique d'interpréter et d'analyser le texte efficacement. L'objectif de l'embedding de texte est d'encapsuler adéquatement le sens du texte, le rendant adapté à diverses tâches d'apprentissage automatique.

Comment les Embeddings de Texte sont-ils Créés ?

Une des méthodes les plus courantes pour créer des embeddings de texte est l'utilisation de réseaux de neurones. Un réseau de neurones est habile à comprendre des relations complexes, ce qui en fait un choix idéal pour cette tâche. Le processus implique généralement d'entraîner le réseau de neurones sur un corpus substantiel de texte, lui permettant d'apprendre à partir d'une gamme diversifiée de phrases.

Les données d'entraînement se composent de phrases, chacune représentée par des vecteurs générés en agrégeant les vecteurs de mots individuels contenus dans ces phrases. Une fois entraîné, le réseau de neurones peut produire des représentations vectorielles de taille fixe pour de nouveaux morceaux de texte, capturant efficacement leur sens.

Applications des Embeddings de Texte

Les embeddings de texte sont incroyablement polyvalents et ont une pléthore d'applications en apprentissage automatique, y compris, mais sans s'y limiter :

Amélioration des algorithmes de classification de texte
Trouver des textes similaires grâce à des mesures de similarité
Regroupement de documents similaires en fonction de leur contenu

Bien qu'il existe diverses méthodes pour créer des embeddings de texte, les réseaux de neurones se sont révélés être l'une des approches les plus efficaces.

Explorer Co:here pour l'Embedding de Texte

Co:here est un réseau de neurones robuste conçu pour la génération de texte, l'embedding et la classification. Cette section vise à guider les lecteurs à travers le processus d'utilisation de Co:here pour l'embedding de descriptions textuelles. Pour commencer, vous devez créer un compte sur Co:here et acquérir votre clé API.

Configuration de Co:here et Python

Avant d'embeder du texte avec Co:here, vous devez installer la bibliothèque Python Co:here. Vous pouvez facilement le faire avec pip :

pip install cohere

Ensuite, vous devez implémenter le Client Co:here, en veillant à fournir votre clé API et à définir la version sur 2021-11-08. Cela formera l'épine dorsale de la classe que nous utiliserons dans les étapes suivantes.

Préparation du Dataset

Pour la démonstration, nous utiliserons un dataset comprenant 1000 descriptions réparties sur 10 classes différentes. Si vous souhaitez utiliser le même dataset, vous pouvez le télécharger ici.

Le dataset est organisé en 10 dossiers, chacun contenant 100 fichiers texte étiquetés selon leur classe, par exemple, sport_3.txt. Puisque nous allons comparer Random Forest avec le Classificateur de Co:here, nous devons préparer les données différemment pour les deux méthodes.

Créer la Fonction de Chargement

Pour simplifier le processus de chargement du dataset, nous allons créer une fonction nommée load_examples. Cette fonction utilise trois bibliothèques externes :

os.path pour naviguer dans la structure de dossiers
numpy pour générer des nombres aléatoires (installer avec pip install numpy)
glob pour lire les fichiers et les noms de dossiers (installer avec pip install glob)

Nous devons nous assurer que le dataset téléchargé est extrait dans le dossier approprié, que nous référencerons comme data.

Chargement des Descriptions

Ensuite, nous allons construire notre ensemble d'entraînement en chargeant des exemples à l'aide de la fonction load_examples(). Chaque description sera lue à partir de son fichier correspondant, et nous limiterons la longueur du texte à 100 caractères.

Implémentation du Classificateur Co:here

Dans la classe CoHere, nous allons ajouter une méthode pour embedder des exemples. La fonction d'embedding Co:here nécessitera quelques paramètres, y compris :

model : détermine quel modèle utiliser
texts : la liste des textes à embeder
truncate : pour gérer les textes dépassant les limites de tokens

Le résultat, X_train_embeded, contiendra des représentations numériques que le modèle pourra utiliser efficacement.

Créer une Application Web avec Streamlit

Pour visualiser la comparaison entre différents classificateurs, nous pouvons tirer parti de Streamlit pour créer une application web conviviale. L'installation peut se faire via pip :

pip install streamlit

Streamlit fournit des méthodes faciles à utiliser pour construire notre application, telles que :

st.header() pour les en-têtes
st.text_input() pour capturer l'entrée utilisateur
st.button() pour les actions
st.write() pour afficher les résultats
st.progress() pour la visualisation de la progression

Pour exécuter l'application Streamlit, exécutez la commande suivante dans votre terminal :

streamlit run app.py

Conclusion

L'embedding de texte représente un atout formidable pour améliorer les performances de l'apprentissage automatique. Grâce à la puissance des réseaux de neurones, nous pouvons générer des embeddings qui affinent diverses tâches telles que la classification et le regroupement. Dans ce tutoriel, nous avons exploré une comparaison entre Random Forest et le Classificateur de Co:here, mettant en évidence l'étendue des capacités de Co:here.

Restez à l'écoute pour de futurs tutoriels, et n'hésitez pas à consulter le référentiel de code ici pour plus d'informations. Identifiez un problème dans votre environnement et construisez une application Co:here pour y remédier !