
项目概述:Chatish——基于Cohere的智能文档交互应用
Chatish是一款创新的简化Web应用,利用Cohere的命令式语言模型,展现上下文检索的强大功能。它演示了现代AI如何通过智能、上下文感知的对话来改变文档交互方式。
架构组件:
应用由四个主要Python模块构成:
app.py: 主应用入口点chat_manager.py: 管理聊天交互cohere_client.py: 处理AI交互file_handler.py: 处理文档上传应用架构图:
<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:
file_handler类采用灵活的文档处理方法:
<code class="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,支持更多文件类型
return uploaded_file.read().decode()</code>智能提示工程:
构建上下文感知提示:
<code class="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"请直接给出答案,除非被要求使用现有指标和历史数据详细说明。"
)</code>对话管理:
聊天管理器包含智能历史跟踪:
<code class="python">def chat(self, user_input, context=None):
# 保持对话历史
self.conversation_history.append({"role": "user", "content": user_input})
# 限制历史记录长度,防止上下文溢出
if len(self.conversation_history) > 10:
self.conversation_history = self.conversation_history[-10:]</code>技术挑战与解决方案:
技术栈:
性能考虑:
max_tokens参数配置。未来路线图:
依赖项:
<code>cohere==5.13.11 streamlit==1.41.1 pypdf2==3.0.1</code>
快速启动:
<code class="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 streamlit run app.py</code>
安全与道德考虑:
结论:
Chatish代表了上下文AI交互的实用实现,它将高级语言模型与用户友好的文档分析相结合。
关键要点:
GitHub仓库: (此处应添加GitHub仓库链接)
以上就是使用 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,更多请关注php中文网其它相关文章!
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