Commencer avec Cohere : Tutoriel sur la génération, l'intégration et le réajustement des modèles

Cohere : Révolutionner le Traitement du Langage avec l'IA

Cohere fournit une API puissante qui intègre un traitement du langage à la pointe de la technologie dans n'importe quel système. En tirant parti d'un entraînement extensif, elle développe des modèles linguistiques à grande échelle encapsulés dans une API intuitive. Cela signifie que les utilisateurs peuvent adapter d'énormes modèles à leurs cas d'utilisation spécifiques et les former en utilisant leurs propres données. Cohere gère des tâches complexes telles que la collecte de vastes volumes de données textuelles, la supervision de l'entraînement distribué et l'assurance que les modèles sont disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.

Explorer les Modèles Cohere

1. Modèle de Génération

Documentation : Cohere Generate crée du texte basé sur une entrée, devinant essentiellement la meilleure façon de continuer un texte. Il excelle dans la génération de réponses aux questions, ce qui le rend idéal pour la summarisation et la construction de chatbots.

2. Modèle d'Embedding

Documentation : Cohere Embed traite le texte pour générer des embeddings — un ensemble de vecteurs encapsulant des informations sémantiques. Cette capacité améliore la compréhension du langage humain par les modèles d'IA, au bénéfice des systèmes de classification et de recherche sémantique.

3. Modèle de Réorganisation

Documentation : Le modèle Rerank traite une liste de documents et une requête, retournant la liste réorganisée en fonction de la similarité sémantique avec la requête. Cette fonctionnalité améliore considérablement les systèmes de recherche conventionnels qui reposent sur le matching de mots-clés.

L'Importance de la Recherche Basée sur la Sémantique

Depuis des décennies, Google a dominé en tant que moteur de recherche leader, malgré le fait qu'il livre souvent des résultats sous-optimaux et des contenus irrélevants. Les méthodes de recherche alimentées par l'IA défient ce modèle traditionnel. Par exemple, considérez le terme de recherche nuancé 'briser la glace'. Google propose soit des résultats étendus, soit un pari avec l'option 'J'ai de la chance'. La recherche basée sur la sémantique excelle à comprendre les intentions des utilisateurs, récupérant des résultats plus pertinents.

Le point final Rerank de Cohere sert de pont dans ce changement de paradigme, surpassant les résultats de recherche basés sur les embeddings avec juste un changement de code dans votre application. Les données indiquent que la recherche lexicale produit des résultats pertinents pour environ 44 % des requêtes, tandis que la recherche sémantique basée sur les embeddings améliore cela à 65 %, et Rerank atteignant environ 72 % de précision dans la présentation de résultats pertinents.

Configurer Cohere

Exigences

• Python 3.9+
• Clé API Cohere

Commencez par créer un nouveau dossier et installer les bibliothèques nécessaires, puis créez un fichier .env pour sécuriser votre clé API Cohere.

Construire l'Application Streamlit

Nous allons construire notre application Streamlit en trois étapes, chacune présentant un modèle spécifique de Cohere tout en élargissant les fonctionnalités de l'application.

Étape 1 : Ajouter Cohere Générer

Dans main.py, chargez les bibliothèques et votre clé API. Demandez au modèle des recommandations de livres sur un sujet, en sauvegardant les résultats dans output.txt pour une utilisation ultérieure. Exécutez l'application et sélectionnez un sujet pour voir les résultats.

Étape 2 : Ajouter Cohere Embed

Ensuite, nous allons générer des embeddings en utilisant les données précédentes. Mettez à jour main.py pour charger le contenu de output.txt, générer des embeddings et les afficher dans votre terminal à des fins éducatives. Ce processus crée des embeddings pour une requête afin de permettre une recherche sémantique.

Étape 3 : Ajouter Cohere Rerank

Enfin, implémentez le modèle Rerank en formulant une requête pour recevoir des résultats classés. Enregistrez et actualisez l'application pour voir les résultats améliorés.

Pensées Finales

Dans ce tutoriel, nous avons appris à utiliser les modèles Générer, Embed et Rerank de Cohere pour améliorer la requête de données dans une application. Cette connaissance peut améliorer les systèmes de recherche existants pour les entreprises et les organisations disposant de grands ensembles de données ou améliorer l'expérience utilisateur en ligne. Vous pouvez déployer facilement cette application en la téléchargeant sur GitHub et en la liant à Streamlit, suivant les guides détaillés disponibles.

Pour plus de ressources sur la mise en œuvre de Cohere, envisagez de consulter leur site officiel et leur Documentation.