Création d'un chatbot avec une récupération contextuelle à l'aide de Cohere Command-R et rational

Présentation du projet

La charish est une application de réseau rationalisée innovante, qui montre les fonctionnalités puissantes de l'utilisation de modèles de gros langues (en particulier le modèle de commande R de Cohere) pour la récupération de contexte. Le projet montre comment l'intelligence artificielle moderne modifie la méthode d'interaction du document à travers le dialogue intelligent, contextuel.

Composant d'architecture

L'application est construite autour des quatre modules Python principaux:

app.py

: le point d'entrée de l'application principale

1. chat_manager.py : Gérer l'interaction du chat
cohere_client.py
2. : Traitement de l'interaction AI file_handler.py
: traitement du document téléchargé
3. Diagramme d'architecture d'application
4. Détails de l'implémentation des clés

Stratégie de traitement des fichiers

La classe FileHandler montre une méthode de traitement de document flexible:

<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>

Projet de rappel intelligent

COHERECLIENT construit le rappel de perception du contexte:

Gestion du dialogue

La gestion du chat comprend le suivi historique de l'intelligence:

<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>

Les défis techniques résolus

<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>

RETRAINE CULTURALE

: Intrez dynamiquement le contexte du document de téléchargement

La durabilité de la session

<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>

: Gardez le statut de session

Réponse de streaming : la réponse AI réelle-temps génère

1. Stack de technologie
2. web framework : rational
AI Intégration
3. : Commande cohere r Traitement des documents
: PYPDF2

Langue : Python 3.9

Précautions de performance
Les restrictions de jeton
• : peuvent être configurées par le paramètre
Contrôle de la température
• : La créativité de la réponse par ajustement de la température Flexibilité du modèle
: Vous pouvez facilement changer le modèle dans la configuration
• future feuille de route

Traitement d'erreur amélioré

Prise en charge d'autres types de fichiers

• Le contexte avancé est divisé en blocs Analyse émotionnelle intégrée max_tokens
• Précautions pour le déploiement
exigence
• Démarrer rapidement

Considération de la sécurité et de l'éthique

Protection des clés de l'API

1. Avertissement de l'utilisateur clair des hallucinations AI
2. Gestion du contexte transparent
Conclusion

La charissée représente la mise en œuvre pratique de l'interaction de contexte AI.

points clés

Architecture modulaire et évolutive

Intégration du contexte intelligent

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

Expérience utilisateur simplifiée

<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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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!