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對於聊天機器人,維持對話上下文至關重要。 Cohere的API使用
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Cohere API教程:從Cohere模型開始

Mar 06, 2025 am 11:19 AM

在AI快速發展的領域,大語言模型(LLM)徹底改變了文本相互作用和產生。 自2022年11月Openai的Chatgpt推出以來,每天都出現了新的LLMS。 Cohere Command是開發人員和企業的領先選擇。 Cohere提供了高級工具,將基礎模型的力量集成到各種應用程序中。

>本指南探討了Cohere的API,詳細介紹了其功能,收益和實際實施。 雖然我們將簡要介紹LLM,但可以通過專門的LLM課程獲得更全面的理解。

> cohere和llms

LLMS是經過處理並生成人類質量文本的複雜AI系統。在大規模的數據集中訓練,他們識別複雜的模式,了解語言上的細微差別並產生連貫的響應。 他們的應用程序涵蓋翻譯,文本完成,摘要和交互式對話。 cohere是關鍵參與者,提供了用戶友好的API,可簡化數據科學家訪問這些LLM功能。

什麼是cohere?

Cohere成立於2019年,是加拿大AI解決方案提供商。 這是一位傑出的LLM玩家,經常與Openai GPT和人類Claude相比。 共同點主要開發並提供可通過其API訪問的基礎語言生成模型。

來源:Cobus Greyling,大型語言模型景觀,中等

cohere提供三種主要模型類型:

Cohere API Tutorial: Getting Started With Cohere Models cohere命令:

命令r家族提供高可擴展性,性能和準確性。 這是LMSYS聊天機器人體育館的表現。

> cohere Embed:領先的文本表示模型,增強搜索準確性,檢索效果生成(RAG),分類和聚類。

    > cohere rerank:
  • 顯著提高了關鍵字或向量搜索系統的語義質量,而無需進行完整的大修。 cohere模型可通過以下方式訪問:
  • 遊樂場界面。
  • python和其他語言中的apis。
  • cohere還提供了一個類似於Chatgpt的聊天接口,該接口由命令r。
> cohere Playground

    > Cohere Playground提供了一個用戶友好的界面,用於與Cohere模型進行交互,類似於GPT。 用戶可以嘗試模型功能,生成文本和分析行為。 它的直觀設計有助於快速原型製作和測試。 操場是免費的,可以探索和實驗(直到生產使用)。 需要在Cohere網站上註冊。 下面顯示的界麵類似於OpenAI的遊樂場,允許模型選擇和諸如聊天,分類,嵌入和生成的任務。
  1. >

    Cohere API Tutorial: Getting Started With Cohere Models

    > cohere Playground儀表板

    雖然是測試的理想選擇,但應用程序開發需要通過Cohere API進行編程訪問。

    cohere api

    訪問cohere api涉及:

    1. >安裝Cohere Library(!pip install cohere)。
    2. 獲得API密鑰(生產或試用)。
    3. 進行API調用。
    > api鍵和呼叫示例

    下面的圖像顯示瞭如何獲得API鍵。 以下代碼演示了一個基本的API調用:

    Cohere API Tutorial: Getting Started With Cohere Models

    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)
    登入後複製

    對象包含可通過response>的詳細元數據。 response.dict()多轉交談

    對於聊天機器人,維持對話上下文至關重要。 Cohere的API使用

    >參數或更有效地,

    來處理此操作。 一致的使用chat_history會自動合併上下文的先前消息。 conversation_id>和conversation_id是互斥的。 chat_history conversation_id

    > cohere定價

    將Cohere命令R與OpenAI GPT-4 Turbo和Anthropic Claude Opus(截至2024年5月)進行比較

    > Cohere提供了成本優勢,但是GPT-4 Turbo和Claude Opus通常表現出卓越的性能。

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

以上是Cohere API教程:從Cohere模型開始的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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