AI 日报

Cohere 教程:如何使用 Cohere 从表中检索数据

  • By aihubon
  • Nov 01, 2023 - 2 min read



Cohere 教程:如何使用 Cohere 从表中检索数据

表格数据是一种用于存储和交换数据的通用格式。它用于许多应用程序,包括数据仓库、数据湖和数据集市。在本教程中,我们将构建一个使用 Cohere 从表中检索数据的 FastAPI 应用程序。它对于构建需要检索数据的应用程序很有用——例如机器人、仪表板或数据浏览器。

确定您周围的问题并构建 cohere 应用程序来解决它。

🎬简介

当然我们需要先新建一个项目。让我们使用终端创建一个新项目:

mkdir cohere-tab-Data cd cohere-tab-datapython3 -m venv venvsource venv/bin/activate

我们必须创建.env文件并将我们的 Cohere API 密钥添加到其中:

COHERE_API_KEY=<COHERE API KEY>

现在让我们安装必要的库:

pip install python-dotenv    pip install --upgrade cohere    pip install fastapi[all]

现在我们可以创建一个app.py文件并编写代码了!

📝 让我们来编码吧!

首先,我们需要导入库:

import osimport coherefrom dotenv import load_dotenvfrom fastapi import FastAPI load_dotenv()

然后我们需要创建一个 FastAPI 应用程序并设置一个 Cohere 客户端:

app = FastAPI() co = cohere.Client(os.getenv('COHERE_API_KEY'))

我将定义一些我们将在本教程中使用的示例数据:

# Example dataCOMPANY_DATA = '''ID | Name | Position           | Department | Salary---|------|--------------------|------------|--------1  | John | Product Manager    | Sales      | 1000002  | Emmy | UI/UX              | Design     | 900003  | Bob  | Software Developer | IT         | 1200004  | Jane | Data Scientist     | IT         | 1600005  | Mike | Software Developer | IT         | 1300006  | Alex | Data Engineer      | IT         | 1400007  | Bill | Software Developer | IT         | 1200008  | Kate | Business Analyst   | Sales      | 1100009  | Mark | UI/UX              | Design     | 9500010 | Lisa | Social Media       | Marketing  | 8000011 | Matt | Ads Manager        | Marketing  | 8500012 | Tom  | SEO                | Marketing  | 80000''' # Some example queries for modelEXAMPLES = '''Q: What is the average salary of the Design department?A: 92500.0---Q: Who is the highest paid employee?A: Alex---Q: Who is working in the IT department?A: Bob, Jane, Mike, Alex, Bill---Q: How many employees are there in the Marketing department?A: 3---'''

现在我们可以为我们的 FastAPI 应用程序创建请求处理程序:

@app.get('/')async def data_retreival(request: str):       prompt = f'{COMPANY_DATA}\n\n{EXAMPLES}\nQ: {request}'    response = co.generate(        model='xlarge',        prompt=prompt,        max_tokens=5,        temperature=0.75,        stop_sequences=['--'],    )     return response.generations[0].text.strip()

好的,现在我们可以运行我们的应用程序了:

uvicorn app:app --reload

🎉测试

现在我们可以测试我们的应用程序了。让我们试着问一些问题:

Q: Who is the highest paid employee?A: Jane Q: How many employees are there in the IT department?A: 5 Q: Who is the highest paid employee in Sales Department?A: Kate

📚 结论

FastAPI 非常易于使用,而 Cohere 是构建需要检索数据的应用程序的绝佳工具。我希望您喜欢本教程并学到新东西。如果您有任何问题,请随时在下面的评论中提问。如果您想了解有关 Cohere 的更多信息,请访问 aihubpro.cn 的专门网站。如果你想检查你学到了什么,AI Hackathons 将是一个验证它的好地方!您可以在我们的活动页面上查看我们即将举行的黑客马拉松。到时候那里见!