Commencez avec Cohere : Générer, Intégrer et Réorganiser les Modèles

Débloquer le pouvoir de Cohere : Un guide complet des API de modèles de langage

L'intégration de modèles de langage avancés est devenue de plus en plus importante pour les applications modernes. Cohere fournit une API robuste qui offre des capacités de traitement du langage à la pointe de la technologie. En exploitant des données d'entraînement étendues, Cohere développe des modèles à grande échelle et propose une API intuitive permettant des modifications personnalisées. Dans cet article, nous explorerons les fonctionnalités et la fonctionnalité des modèles Generate, Embed et Rerank de Cohere à travers une mise en œuvre pratique utilisant Streamlit.

Comprendre les modèles Cohere

Modèle Generate

Le modèle Cohere Generate est conçu pour créer un texte similaire à celui des humains basé sur des invites. Il excelle dans des applications telles que la synthèse et le développement de chatbot en prédisant des continuations plausibles d'un texte donné. Interagir avec ce modèle peut améliorer les stratégies de création de contenu, permettant aux utilisateurs de recevoir des suggestions ou des réponses sur mesure à des questions spécifiques.

Modèle Embed

En revanche, le modèle Cohere Embed traite les entrées de texte pour générer des embeddings, qui sont des représentations numériques encapsulant le sens sémantique du texte. Cette fonctionnalité donne aux applications la possibilité d'une compréhension plus profonde du langage, essentielle pour les tâches de classification et les systèmes de recherche sémantique.

Modèle Rerank

Le modèle Cohere Rerank utilise une liste de documents et une requête utilisateur pour réorganiser les résultats en fonction de leur similarité sémantique. Cette approche améliore considérablement la pertinence des résultats de recherche par rapport au matching traditionnel des mots-clés, en faisant un excellent outil pour améliorer les expériences de recherche des utilisateurs.

L'importance de la recherche basée sur le sémantique

Les moteurs de recherche traditionnels basés sur des mots-clés, bien que fiables, produisent souvent des résultats non pertinents. Les utilisateurs ont souvent du mal à trouver des informations précises dans leurs premiers résultats de recherche. Par exemple, chercher "briser la glace" pourrait renvoyer des volumes de données écrasants sans répondre à la question spécifique. La recherche sémantique, en revanche, révolutionne cette expérience car elle comprend le sens sous-jacent des requêtes des utilisateurs.

Le modèle Cohere Rerank illustre cette transition de la recherche lexicale à la recherche sémantique. Rerank obtient un taux de succès surprenant, présentant des résultats pertinents pour plus de 72 % des requêtes, contre 65 % pour les approches basées sur l'embedding. Cette amélioration notable permet aux entreprises d'améliorer considérablement leurs capacités de recherche, offrant des résultats satisfaisants à leurs utilisateurs sans modifications complexes.

Commencer avec Cohere : exigences de configuration

Pour mettre en œuvre avec succès un modèle Cohere, quelques prérequis sont nécessaires :

• Python 3.9 ou supérieur
• Une clé API Cohere valide

Commencez la mise en œuvre pratique en créant un nouveau dossier et en installant les bibliothèques nécessaires. Une étape importante consiste à créer un fichier .env pour stocker en toute sécurité votre clé API.

Construire votre application Streamlit

Nous développerons une application Streamlit en trois phases principales, chacune démontrant les capacités d'un modèle Cohere différent.

Étape 1 : Intégration de Cohere Generate

Commencez par configurer votre fichier main.py et importer les bibliothèques nécessaires. La première fonctionnalité que nous allons implémenter est de demander au modèle Generate de recommander des livres en fonction d'un sujet sélectionné. Enregistrez ces recommandations dans output.txt pour une utilisation ultérieure.

import streamlit as st
from cohere import Client  
import os

co = Client(os.environ['COHERE_API_KEY'])

topic = st.text_input('Entrez un sujet pour des recommandations de livres :')

if st.button('Obtenir des recommandations'):
    response = co.generate(prompt=f"Recommandez des livres sur {topic}, et listez-les.")
    with open('output.txt', 'w') as f:
        f.write(response.generations[0].text)
        st.write(response.generations[0].text)

Étape 2 : Utilisation de Cohere Embed

Dans la deuxième phase, ajoutez du code pour générer des embeddings à partir des recommandations de livres précédemment générées. Cela vous permettra d'effectuer une recherche sémantique.

def generate_embeddings(text):
    embedding_response = co.embed(texts=[text])
    return embedding_response.embeddings[0]

embeddings = []
with open('output.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        embed = generate_embeddings(line.strip())
        embeddings.append(embed)
        st.write(f'Embedding pour : {line.strip()} - {embed}')

Étape 3 : Implémentation de Cohere Rerank

Dans la dernière étape, exploitez le modèle Rerank pour fournir des résultats classés en fonction des requêtes des utilisateurs.

query = st.text_input('Entrez votre requête :')
if st.button('Reranker les résultats'):
    rerank_response = co.rerank(query=query, documents=[line.strip() for line in lines])
    st.write('Résultats classés :')
    for i, doc in enumerate(rerank_response.documents):
        st.write(f'{i + 1}. {doc}')  

Pensées finales

Dans ce tutoriel, nous avons exploré comment utiliser efficacement les modèles Generate, Embed et Rerank de Cohere au sein d'une seule application Streamlit. L'application de ces modèles peut considérablement améliorer les fonctionnalités de recherche pour les organisations gérant de grandes quantités de données ou cherchant à améliorer les interactions des utilisateurs en ligne. Cette technologie puissante peut être facilement déployée sur des plateformes comme GitHub et intégrée avec Streamlit pour une accessibilité plus large.

En adoptant les capacités de Cohere, les entreprises ont l'opportunité de peaufiner leurs services éducatifs et informatifs, créant des expériences utilisateur optimales.