Cohere -API -Tutorial: Erste Schritte mit Cohere -Modellen

im sich schnell entwickelnden Bereich von AI haben große Sprachmodelle (LLMs) die Textinteraktion und -erzeugung von Text revolutioniert. Seit dem Start von Openai im November 2022 ist täglich ein Anstieg der neuen LLMs aufgetreten. Der COHERE -Kommando ist als führende Wahl für Entwickler und Unternehmen. Cohere bietet erweiterte Tools, um die Leistung von Grundmodellen in verschiedene Anwendungen zu integrieren.

Dieser Leitfaden untersucht die API von Cohere und beschreibt seine Fähigkeiten, Vorteile und die praktische Implementierung. Während wir uns kurz auf LLMs berühren werden, kann ein umfassenderes Verständnis durch spezielle LLM -Kurse erlangt werden.

Cohere und LLMs

llms sind anspruchsvolle KI-Systeme, die Text von Menschen in menschlicher Qualität verarbeiten und erzeugen. Auf massiven Datensätzen trainiert, identifizieren sie komplexe Muster, verstehen sprachliche Nuancen und erzeugen kohärente Antworten. Ihre Anwendungen umfassen Übersetzung, Textabschluss, Zusammenfassung und interaktive Gespräche.

Cohere ist ein wichtiger Player, der eine benutzerfreundliche API anbietet, die den Zugriff auf diese LLM-Funktionen für Datenwissenschaftler vereinfacht.

Was ist Cohere?

im Jahr 2019 gegründet und ist ein kanadischer AI -Lösungsanbieter. Es ist ein prominenter LLM -Spieler, oft im Vergleich zu OpenAI GPT und anthropischer Claude. Cohere entwickelt sich in erster Linie und bietet fundamentale Sprachgenerierungsmodelle, die über seine API zugänglich sind.

Quelle: Cobus Greyling, Großsprachmodelllandschaft, Medium

Cohere bietet drei Hauptmodelltypen:

• Cohere -Befehl: Die Befehlsfamilie bietet hohe Skalierbarkeit, Leistung und Genauigkeit. Es ist ein Top -Performer in der LMSYS -Chatbot -Arena.
• Cohere-Einbettung: Ein führendes Textdarstellungsmodell, Verbesserung der Suchgenauigkeit, retrieval-generierter Generation (LAG), Klassifizierung und Clustering.
• Cohere -Rerank: verbessert die semantische Qualität von Schlüsselwort- oder Vektor -Suchsystemen signifikant, ohne eine vollständige Überholung zu erfordern.

Cohere -Modelle sind zugänglich über:

1. Die Spielplatzschnittstelle.
2. APIs in Python und anderen Sprachen.

Cohere bietet auch eine ChatGPT-ähnliche Chat-Schnittstelle, die mit dem Befehl r.

betrieben wird

Cohere Playground

Der Cohere-Spielplatz bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle für die Interaktion mit Cohere-Modellen, ähnlich wie GPT. Benutzer können mit Modellfunktionen experimentieren, Text generieren und das Verhalten analysieren. Sein intuitives Design erleichtert das schnelle Prototyping und Tests. Der Spielplatz ist kostenlos für Erkundungen und Experimente (bis zur Produktionsanwendung). Die Registrierung auf der Coheres Website ist erforderlich. Die unten gezeigte Schnittstelle ähnelt dem Spielplatz von OpenAI und ermöglicht die Modellauswahl und Aufgaben wie Chat, Klassifizierung, Einbettung und Erzeugung.

Cohere Playground Dashboard

Während des idealen Testens erfordert die Anwendungsentwicklung einen programmatischen Zugriff über die Cohere -API.

chohere api

Zugriff auf die Cohere -API beinhaltet:

1. installieren Sie die Cohere -Bibliothek (!pip install cohere).
2. erhalten einen API -Schlüssel (Produktion oder Versuch).
3. API -Anrufe machen.

API -Schlüssel und Aufruf Beispiel

Das Bild unten zeigt, wie Sie einen API -Schlüssel erhalten. Der folgende Code zeigt einen grundlegenden API -Aufruf:

import cohere

co = cohere.Client('your_token_here')
message = "What is Machine Learning?"
response = co.chat(
  message=message,
  model="command",
  temperature=0.3
)

answer = response.text
print(answer)

Das Objekt response enthält detaillierte Metadaten, die über response.dict() zugänglich sind.

Multi-Turn-Gespräche

Für Chatbots ist es entscheidend, den Konversationskontext aufrechtzuerhalten. Die API von Cohere behandelt dies mit dem Parameter chat_history oder effizienter mit dem conversation_id. Die konsistente Verwendung von conversation_id umfasst automatisch vorherige Nachrichten für den Kontext. chat_history und conversation_id schließen sich gegenseitig aus.

Cohere -Preis

Vergleich von Cohere Command R mit OpenAI GPT-4 Turbo und anthropischem Claude-Opus (ab Mai 2024):

Model	$ / million input tokens	$ / million output tokens
Cohere Command R	.00	.00
Anthropic Claude Opus	.00	.00
OpenAI GPT-4 Turbo	.00	.00

Cohere bietet einen Kostenvorteil, aber GPT-4 Turbo und Claude Opus zeigen oft eine überlegene Leistung.

Schlussfolgerung

Cohere bietet wettbewerbsfähige LLMs zu geringeren Kosten, die für Entwickler und Unternehmen geeignet sind. Dieser Leitfaden übernahm den Zugriff auf Cohere über den Spielplatz und die API. Weitere Untersuchungen können durch zusätzliche Ressourcen zur Verwendung der Cohere -API und der Entwicklung von LLM -Anwendungen durchgeführt werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCohere -API -Tutorial: Erste Schritte mit Cohere -Modellen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!