使用 Cohere command-r 和 Streamlit 创建具有上下文检索功能的聊天机器人

项目概述

Chatish 是一款创新的 Streamlit 网络应用程序，它展示了使用大型语言模型（特别是 Cohere 的 Command R 模型）进行上下文检索的强大功能。该项目展示了现代人工智能如何通过智能的、上下文感知的对话来改变文档交互方式。

架构组件

该应用程序围绕四个主要的 Python 模块构建：

1. app.py: 主应用程序入口点
2. chat_manager.py: 管理聊天交互
3. cohere_client.py: 处理 AI 交互
4. file_handler.py: 处理上传的文档

应用架构图

<code>graph TD
    A[用户界面 - Streamlit] --> B[文件上传]
    A --> C[聊天输入]
    B --> D[文件处理器]
    C --> E[聊天管理器]
    D --> F[Cohere 客户端]
    E --> F
    F --> G[AI 响应生成]
    G --> A</code>

关键实现细节

文件处理策略

FileHandler 类展示了一种灵活的文档处理方法：

<code class="language-python">def process_file(self, uploaded_file):
    if uploaded_file.type == "application/pdf":
        return self.extract_text_from_pdf(uploaded_file)
    else:
        # 可扩展以支持未来的文件类型
        return uploaded_file.read().decode()</code>

智能提示工程

CohereClient 构建上下文感知提示：

<code class="language-python">def build_prompt(self, user_input, context=None):
    context_str = f"{context}\n\n" if context else ""
    return (
        f"{context_str}"
        f"问题：{user_input}\n"
        f"除非被告知要详细说明，否则请直接给出答案，并使用可用的指标和历史数据。"
    )</code>

对话管理

聊天管理包括智能的历史跟踪：

<code class="language-python">def chat(self, user_input, context=None):
    # 保持对话历史记录
    self.conversation_history.append({"role": "user", "content": user_input})

    # 限制历史记录以防止上下文溢出
    if len(self.conversation_history) > 10:
        self.conversation_history = self.conversation_history[-10:]</code>

已解决的技术挑战

1. 上下文检索: 动态地整合上传文档的上下文
2. 会话持久性: 保持会话状态
3. 流式响应: 实现实时的 AI 响应生成

技术栈

• Web 框架: Streamlit
• AI 集成: Cohere Command R
• 文档处理: PyPDF2
• 语言: Python 3.9

性能注意事项

• 令牌限制: 可通过 max_tokens 参数配置
• 温度控制: 通过温度调整响应的创造性
• 模型灵活性: 可轻松在配置中切换模型

未来路线图

1. 增强的错误处理
2. 支持其他文件类型
3. 高级上下文分块
4. 情感分析集成

部署注意事项

要求

<code>cohere==5.13.11
streamlit==1.41.1
PyPDF2==3.0.1</code>

快速启动

<code class="language-bash"># 创建虚拟环境
python3 -m venv chatish_env

# 激活环境
source chatish_env/bin/activate

# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt

# 运行应用程序
streamlit run app.py</code>

安全和伦理考虑

• API 密钥保护
• 对 AI 幻觉的明确用户警告
• 透明的上下文管理

结论

Chatish 代表了上下文 AI 交互的实用实现，它将先进的语言模型与用户友好的文档分析桥接起来。

关键要点

• 模块化、可扩展的架构
• 智能的上下文整合
• 简化的用户体验

探索、实验、扩展！

GitHub 仓库

以上是使用 Cohere command-r 和 Streamlit 创建具有上下文检索功能的聊天机器人的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！