项目简介
Cohere开源的工具包，用于开发RAG应用，可以一键部署到微软Azure上，也可以本地部署。
在本地构建和运行
克隆存储库并运行
按照说明配置模型 - AWS Sagemaker、Azure 或 Cohere 的平台。这也可以通过运行 make setup （请参阅下面的选项 2）来完成，这将有助于为您生成文件，或者手动创建 .env 文件并复制提供的 .env-template .然后用正确的值替换值。
环境变量
Cohere平台
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COHERE_API_KEY ：如果您的应用程序将与 Cohere 的 API 交互，则需要提供 API 密钥。如果使用 AWS Sagemaker 或 Azure，则不需要。在 https://dashboard.cohere.com/ 注册以创建 API 密钥。
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NEXT_PUBLIC_API_HOSTNAME ：前端将与之通信的后端 URL。默认值为 http://localhost:8000
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DATABASE_URL ：用于 SQLAlchemy 的 PostgreSQL 数据库连接字符串应遵循以下格式 postgresql+psycopg2://USER:PASSWORD@HOST:PORT 。
AWS Sagemaker
要将该工具包与 AWS Sagemaker 结合使用，您首先需要 cohere 模型（命令版本），该模型为 Sagemaker 中部署的聊天提供支持。按照 Cohere 的指南和笔记本部署命令模型并创建端点，然后可以与工具包一起使用。
然后，您将需要设置授权，请参阅此处的更多详细信息。默认工具包设置使用具有
以下环境变量的配置文件（之后 aws configure sso ）：
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SAGE_MAKER_REGION_NAME ：为模型配置的区域。
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SAGE_MAKER_ENDPOINT_NAME ：在笔记本中创建的终结点的名称。
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SAGE_MAKER_PROFILE_NAME ：您的 AWS 配置文件名称
托管工具
本地部署
设置环境变量后，即可在本地部署 Toolkit！从 Github Artifact 注册表中提取 Docker 映像或从源代码构建文件。 Makefile 请参阅 了解所有可用命令。
要求：
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Docker
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Poetry
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Docker-compose >= 2.22
选项 1 - 使用 Docker 本地安装：
确保您的 shell 已通过 GHCR 身份验证。
从 Github 的 Artifact Registry 中拉取单个容器映像
docker pull ghcr.io/cohere-ai/cohere-toolkit:latest
在本地运行映像：
docker run --name=cohere-toolkit -itd -e COHERE_API_KEY='Your Cohere API key here' -p 8000:8000 -p 4000:4000 ghcr.io/cohere-ai/cohere-toolkit
选项 2 - 从头开始本地构建：
选项 2.1 - 一次运行所有内容
运行 make first-run 以启动 CLI，这将为您生成一个 .env 文件。这也将运行所有数据库迁移并运行容器
选项 2.1 - 分别运行每个命令
运行 make setup 以启动 CLI，这将为您生成一个 .env 文件：
然后运行：
如果您没有更改默认端口，请访问浏览器中的 http://localhost:4000/ 与模型聊天。
