quick start connectors
1.0.0
Conectores de início rápido
A estrutura Build-Your-Your-Iw-Connector da Cohere permite integrar o comando llm da Coere através do ponto final da API de bate-papo a qualquer armazenamento de dados/software que contém informações de texto e possui um endpoint de pesquisa correspondente exposto em sua API. Isso permite que o modelo de comando gerou respostas às consultas do usuário, fundamentadas em informações proprietárias.
Alguns exemplos dos casos de uso que você pode ativar com esta estrutura:
Este repositório de código aberto contém código que permitirá que você comece a integrar alguns dos conjuntos de dados mais populares. Há também um conector de modelo vazio que você pode expandir para usar qualquer fonte de dados. Observe que diferentes dados de dados podem ter requisitos ou limitações diferentes que precisam ser abordados para obter respostas de boa qualidade. Embora alguns do código Quickstart tenham sido aprimorados para abordar algumas dessas limitações, outros fornecem apenas o básico da integração, e você precisará desenvolvê-las ainda mais para se adequar ao seu caixa de uso específico e às limitações subjacentes do armazenamento de dados.
Leia mais sobre nossa estrutura de conectores aqui: https://docs.cohere.com/docs/connectors
Este projeto requer Python 3.11+ e poesia no mínimo. Cada conector usa poesia para criar um ambiente virtual específico para esse conector e instalar todas as dependências necessárias para executar um servidor local.
Para versões de produção, você pode opcionalmente construir e implantar usando o Docker. Ao criar uma imagem do Docker, você pode usar o Dockerfile no diretório do projeto raiz e especificar o argumento de construção app . Por exemplo:
docker build . -t gdrive:1 --build-arg app=gdrive Para desenvolvimento, consulte o ReadMe de um conector. Geralmente, existe um arquivo .env que precisa ser criado nesse subdiretório, com base em um .env-template . As variáveis de ambiente aqui geralmente definem valores de autorização, como chaves de API, credenciais, e também modificam a maneira como a busca por esse conector se comporta.
Depois de configurar o .env , você poderá usar a CLI da poetry para iniciar um servidor local.
Recomenda-se usar os pré-compromissos definidos que farão automaticamente seus arquivos. Você pode executar uma pip install pre-commit
e
pre-commit install na pasta raiz. Agora, você antes de cometer seus arquivos será automaticamente fixo. Atualmente, o pré-compromisso será preto (preso em 24.1.1).
Todos os conectores deste repositório foram adaptados para se integrar à API de bate -papo da Cohere para tornar a criação de um chatbot fundamentado rápido e fácil.
A API da Cohere exige que os conectores retornem documentos como uma matriz de objetos JSON. Cada documento deve ser um objeto com teclas de string e valores de string que contêm todas as informações relevantes sobre o documento (por exemplo, title , url , etc.). Para obter melhores resultados, o maior conteúdo de texto deve ser armazenado na chave text .
Por exemplo, um conector que retorna documentos sobre a política de despesas da empresa pode retornar o seguinte:
[
{
"title" : " Company Travel Policy " ,
"text" : " Flights, Hotels and Meals can be expensed using this new tool... " ,
"url" : " https://drive.google.com/file/d/id1 " ,
"created_at" : " 2023-11-25T20:09:31Z "
},
{
"title" : " 2024 Expenses Policy " ,
"text" : " The list of recommended hotels are... " ,
"url" : " https://drive.google.com/file/d/id2 " ,
"created_at" : " 2023-12-04T16:52:12Z "
}
]A API de bate -papo da Cohere consultar o conector e usará esses documentos para gerar respostas com citações diretas.
As contribuições são o que impulsiona uma comunidade de código aberto, quaisquer contribuições feitas são muito apreciadas. Para específico. Para começar, confira nossa documentação.
