Erstellen eines Chatbots mit kontextbezogenem Abruf mit Cohere command-r und Streamlit

Übersicht über das Projekt

chatish ist eine innovative Stromnetzwerkanwendung, die die leistungsstarken Merkmale der Verwendung von großsprachigen Modellen (insbesondere dem Befehlsmodell von Coher) für das Abrufen von Kontext zeigt. Das Projekt zeigt, wie die moderne künstliche Intelligenz die Dokument -Interaktionsmethode durch intelligentes, kontextversorgter Dialog verändert.

Architekturkomponente

Die Anwendung basiert auf den vier Hauptpythonmodulen:

app.py

: Der Eingangspunkt der Hauptanwendung

1. chat_Manager.py : Chat -Interaktion verwalten
cohere_client.py
2. : Behandlung der AI -Wechselwirkung File_handler.py
: Verarbeitung des hochgeladenen Dokuments
3. Anwendungsarchitekturdiagramm
4. Details der Schlüsselimplementierung

Dateiverarbeitungsstrategie

FileHandler -Klasse zeigt eine flexible Dokumentverarbeitungsmethode:

<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>

intelligentes Erinnerungsprojekt

Cohereclient erstellt die Erinnerung der Kontextwahrnehmung:

Dialogmanagement

Chatsmanagement enthält die historische Verfolgung der Intelligenz:

<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>

Die gelösten technischen Herausforderungen

<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>

kulturelles Abrufen

: Integrieren Sie den Kontext des Upload -Dokuments

dynamisch

Die Haltbarkeit der Sitzung

<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>

: Halten Sie den Sitzungsstatus

bei Streaming -Antwort : Real -Time AI -Antwort erzeugt

1. Technologiestapel
2. Web Framework : streamlit
AI -Integration
3. : Cohere -Befehl r Dokumentverarbeitung
: pypdf2

Sprache : Python 3.9

Leistungsvorkehrungen
Die Token -Beschränkungen
• : Kann mit Parameter konfiguriert werden
Temperaturregelung
• : Die Kreativität der Reaktion durch Temperaturanpassung Modellflexibilität
: Sie können das Modell in der Konfiguration
• problemlos wechseln zukünftige Roadmap

Verbesserte Fehlerbehandlung

Unterstützung anderer Dateitypen

unterstützen
• Fortgeschrittener Kontext ist in Blöcke unterteilt emotionale Analyse integriert max_tokens
• Vorsichtsmaßnahmen für die Bereitstellung
Anforderung
• Starten Sie schnell

Überlegung von Sicherheit und Ethik

API -Schlüsselschutz

1. Benutzerwarnung vor AI -Halluzinationen
2. transparentes Kontextmanagement
Schlussfolgerung

Chatish repräsentiert die praktische Implementierung der Kontext -AI -Interaktion.

Schlüsselpunkte

modulare, skalierbare Architektur

Smart Context Integration

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

vereinfachte Benutzererfahrung

<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>

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