掌握API建模：基本概念和實踐
1.訪問“API密鑰”部分：
2.創建新的API密鑰：
3.復制API密鑰：
您可以使用 curl 命令驗證設置：
curl --request POST \
--url https://api.cohere.com/v2/chat \
--header 'accept: application/json' \
--header 'content-type: application/json' \
--header "Authorization: bearer $CO_API_KEY" \
--data '{
"model": "command-r-plus-08-2024",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello world!"
}
]
}'強制模型輸出遵循指定格式的配置。支持Command R、Command R+和更新型號。
通過設置{ "type": "json_object" }，可以強制模型輸出JSON對象。
可以選擇提供JSON模式，以確保特定的結構。
注意：當使用{ "type": "json_object" }時，你的message應該總是顯式地指示模型生成JSON（例如：“生成JSON …”）。否則，模型可能最終會陷入生成無限字符流的困境，并最終耗盡上下文長度。
注意：當未指定json_schema時，生成的對象最多可以有5層嵌套。
限制：當與documents或tools參數組合使用時，不支持該參數。
{
"id": "c14c80c3-18eb-4519-9460-6c92edd8cfb4",
"finish_reason": "COMPLETE",
"message": {
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "LLMs stand for Large Language Models, which are a type of neural network model specialized in processing and generating human language. They are designed to understand and respond to natural language input and have become increasingly popular and valuable in recent years.\n\nLLMs are trained on vast amounts of text data, enabling them to learn patterns, grammar, and semantic meanings present in the language. These models can then be used for various natural language processing tasks, such as text generation, summarization, question answering, machine translation, sentiment analysis, and even some aspects of natural language understanding.\n\nSome well-known examples of LLMs include:\n\n1. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) — An open-source LLM developed by OpenAI, capable of generating human-like text and performing various language tasks.\n\n2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — A Google-developed LLM that is particularly good at understanding contextual relationships in text, and is widely used for natural language understanding tasks like sentiment analysis and named entity recognition.\n\n3. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) — Also from Google, T5 is a flexible LLM that frames all language tasks as text-to-text problems, where the model learns to generate output text based on input text prompts.\n\n4. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) — A variant of BERT that uses additional training techniques to improve performance.\n\n5. DeBERTa (Decoding-enhanced BERT with disentangled attention) — Another variant of BERT that introduces a new attention mechanism.\n\nLLMs have become increasingly powerful and larger in scale, improving the accuracy and sophistication of language tasks. They are also being used as a foundation for developing various applications, including chatbots, content recommendation systems, language translation services, and more.The future of LLMs holds the potential for even more sophisticated language technologies, with ongoing research and development focused on enhancing their capabilities, improving efficiency, and exploring their applications in various domains."
}
]
},
"usage": {
"billed_units": {
"input_tokens": 5,
"output_tokens": 418
},
"tokens": {
"input_tokens": 71,
"output_tokens": 418
}
}
}Q：如何找到Cohere API開放平臺
A：冪簡集成是國內領先的API集成管理平臺，專注于為開發者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關鍵詞搜索API(例如，輸入’Cohere API開放平臺‘這類品類詞，更容易找到結果)、或者從API hub分類頁進入尋找。
Q：現場和氣隙解決方案？
A：內部部署：如果您的組織需要處理無法在云上存儲的敏感數據，我們還提供在您自己的基礎設施上進行完全私有部署的選項。請聯系銷售人員獲取信息。
Q：大型語言模型？
A：人工智能（AI）最近的一個突破是引入了語言處理技術，使我們能夠構建比以往任何時候都更智能的系統，對語言有更豐富的理解。大型預訓練的Transformer語言模型，或簡單的大型語言模型，極大地擴展了系統處理文本的能力。
Q：這些模型可以用來做什么？
A：Command系列型號包括命令,命令R得雙曲正切值.Command R+.總之，它們是文本生成LLM，為會話代理，摘要，文案和類似的用例提供動力。他們通過聊天端點，可與或不與檢索增廣生成（RAG）。
重排序是將語言模型的智能注入現有搜索系統的最快方式。它可以通過重排序終點。
嵌入提高搜索、分類、聚類和RAG結果的準確性。它還為嵌入和分類端點。
Q：嵌入模型？
A：嵌入模型可用于從文本中生成嵌入，或根據各種參數對其進行分類。嵌入可以用于估計兩個文本之間的語義相似性，選擇最有可能跟隨另一個句子的句子，或者對用戶反饋進行分類。當與Classify端點一起使用時，嵌入可用于任何分類或分析任務。
Q：向查詢添加更多詞元會導致模型性能下降嗎？
A：通常，如果您不需要將令牌傳遞給模型，最好 避免傳遞它們。但是，如果您有一大塊詞元， 并且想要詢問與這些信息相關的問題， 信息提取能力很強（在許多行業中，準確率高達 99%， 案例）。
除了Cohere API開放平臺，還有其他替代服務商也提供類似api服務，例如：
tapesearch API開放平臺、EyeLevel API開放平臺、perchance API開放平臺
更多競品可以在冪簡集成開放平臺中找到。
Q：Cohere API開放平臺這個密鑰還適用于哪些api？
Create an Embed Job、Create a Dataset、Get a Dataset
本文全面且細致地介紹了如何獲取Cohere API開放平臺訪問密鑰的分步指南，為開發者們提供了一份條理清晰、操作簡便的實用手冊。從Cohere API平臺的賬號注冊，到完成開發者身份的認證，再到最終成功獲取訪問密鑰，每一步操作都配以詳盡的說明與指導，旨在確保開發者能夠輕松、準確地完成整個流程。獲取訪問密鑰只是利用Cohere API的第一步，如何高效、穩定地集成并應用這些強大的NLP和AI功能才是關鍵。
因此，在本文中，我們不僅指導了如何獲取訪問密鑰，還特別強調了獲取后進行初步測試與驗證的重要性。這是確保Cohere API能夠順利集成到應用中，并發揮出最佳效果的關鍵一環。我們旨在為開發者們構建一個全面、詳盡且極具實用性的操作指南，幫助他們輕松獲取Cohere API開放平臺的訪問密鑰，并將這一強大的NLP和AI能力高效地集成到應用中。我們相信，隨著開發者們對這一指南的深入理解和實踐，將能夠顯著提升應用的智能化水平，增強用戶體驗，從而在軟件開發和數字服務創新的道路上邁出更加堅實的一步。
