COHERE API Tutoriel: Début avec les modèles Cohere

Dans le domaine en évolution rapide de l'IA, les modèles de grands langues (LLM) ont révolutionné l'interaction du texte et la génération. Depuis le lancement de Chatgpt d'Openai en novembre 2022, une vague de nouveaux LLM a émergé quotidiennement. La commande Cohere se distingue comme un choix de premier plan pour les développeurs et les entreprises. Cohere fournit des outils avancés pour intégrer la puissance des modèles fondamentaux dans diverses applications.

Ce guide explore l'API de Cohere, détaillant ses capacités, ses avantages et sa mise en œuvre pratique. Alors que nous allons aborder brièvement les LLM, une compréhension plus complète peut être obtenue grâce à des cours de LLM dédiés.

cohere et llms

LLMS sont des systèmes d'IA sophistiqués qui traitent et génèrent du texte de qualité humaine. Formés sur des ensembles de données massifs, ils identifient des modèles complexes, comprennent les nuances linguistiques et produisent des réponses cohérentes. Leurs applications couvrent la traduction, l'achèvement du texte, le résumé et les conversations interactives.

Cohere est un acteur clé, offrant une API conviviale qui simplifie l'accès à ces capacités LLM pour les scientifiques des données.

Qu'est-ce que Cohere?

Fondé en 2019, Cohere est un fournisseur de solutions canadiennes d'IA. C'est un joueur LLM de premier plan, souvent par rapport à Openai GPT et à Anthropic Claude. Cohere développe et propose principalement des modèles de génération de langues fondamentaux accessibles via son API.

Source: Cobus Greyling, grand paysage modèle de langue, moyen

Cohere propose trois types de modèles principaux:

• Commande Cohere: La famille Command R offre une évolutivité, des performances et une précision élevées. C'est un meilleur interprète dans l'arène du chatbot LMSYS.
• COHERE ENGRED: Un modèle de représentation de texte leader, améliorant la précision de la recherche, la génération (RAG) (RAG) de la récupération (RAG), la classification et le clustering.
• Cohere rerank: améliore considérablement la qualité sémantique des systèmes de recherche de mots clés ou de vecteur sans nécessiter de refonte complète.

Les modèles de cohére sont accessibles à travers:

1. L'interface du terrain de jeu.
2. API dans Python et autres langues.

Cohere fournit également une interface de chat de type chatppt alimentée par la commande r.

Cohere Playground

Le terrain de jeu Cohere propose une interface conviviale pour interagir avec les modèles Cohere, similaire à GPT. Les utilisateurs peuvent expérimenter les capacités du modèle, générer du texte et analyser le comportement. Sa conception intuitive facilite le prototypage et les tests rapides. Le terrain de jeu est gratuit pour l'exploration et l'expérimentation (jusqu'à l'utilisation de la production). L'inscription sur le site Web de Cohere est requise. L'interface, illustrée ci-dessous, est similaire à l'aire de jeux d'Openai, permettant la sélection du modèle et les tâches comme le chat, la classification, l'intégration et la génération.

Cohere Playground Dashboard

Bien que idéal pour les tests, le développement des applications nécessite un accès programmatique via l'API Cohere.

COHERE API

L'accès à l'API Cohere implique:

1. Installation de la bibliothèque Cohere (!pip install cohere).
2. Obtention d'une clé API (production ou essai).
3. Faire des appels d'API.

Clé API et exemple d'appel

L'image ci-dessous montre comment obtenir une clé API. Le code suivant démontre un appel API de base:

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)

L'objet response contient des métadonnées détaillées accessibles via response.dict().

Conversations multi-virages

Pour les chatbots, le maintien du contexte de la conversation est crucial. L'API de Cohere gère ceci en utilisant le paramètre chat_history ou, plus efficacement, le conversation_id. L'utilisation cohérente de conversation_id intègre automatiquement les messages précédents pour le contexte. chat_history et conversation_id s'excluent mutuellement.

Prix de cohére

Comparaison de la commande cohere r avec Openai GPT-4 Turbo et Claude anthropic Opus (en 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 offre un avantage des coûts, mais GPT-4 Turbo et Claude Opus démontrent souvent des performances supérieures.

Conclusion

Cohere fournit des LLM compétitives à moindre coût, adaptés aux développeurs et aux entreprises. Ce guide a couvert l'accès à Cohere via le terrain de jeu et l'API. Une exploration plus approfondie peut être effectuée grâce à des ressources supplémentaires sur l'utilisation de l'API Cohere et le développement d'applications LLM.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!