使用 Cohere command-r 和 Streamlit 创建具有上下文检索功能的聊天机器人

百变鹏仔 1周前 (01-27) #Python

文章标签上下文

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:

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

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：

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()

智能提示工程:

构建上下文感知提示：

def build_prompt(self, user_input, context=None):    context_str = f"{context}" if context else ""    return (        f"{context_str}"        f"问题: {user_input}"        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。"    )

对话管理:

聊天管理器包含智能历史跟踪：

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:]

技术挑战与解决方案:

技术栈:

性能考虑:

未来路线图:

依赖项:

cohere==5.13.11streamlit==1.41.1pypdf2==3.0.1

快速启动:

# 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

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)

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