Cohere в Amazon Bedrock

Создавайте на базе искусственного интеллекта корпоративные приложения специально для своего бизнеса

Представляем базовые корпоративные модели Cohere

Command R и R+ – это мощные и усовершенствованные языковые модели Cohere для корпоративных приложений. Они сочетают эффективность и точность, что позволяет компаниям перейти от проверки концепции к ежедневному использованию искусственного интеллекта. Эти модели, поддерживающие 10 ключевых языков, отлично справляются с генерацией с задачами RAG и длинным контекстом. Идеальные для глобальных предприятий, Command R и R+ оптимизированы для сценариев использования, включающих RAG, и отлично подходят для генерации текстов. Они также пригодятся в полномасштабном внедрении искусственного интеллекта. R+ обеспечивает повышенную производительность для компаний, готовых использовать искусственный интеллект в различных операциях.

Embed 3 от Cohere – это ведущая в отрасли модель встраивания, которая генерирует вложения как из текста, так и из изображений. Это позволяет предприятиям извлекать выгоду из огромных массивов изображений, создавая точные системы поиска для сложных отчетов, каталогов продуктов и файлов проектов. Embed 3, поддерживающая более 100 языков и превосходно справляющаяся с задачами мультимодального поиска, оптимизирует передовые приложения искусственного интеллекта, расширяет возможности электронной коммерции и управления проектными активами, а также процессы принятия решений на основе данных.

Модель изменения рейтинга от Cohere, Cohere Rerank 3.5 обеспечивает значительное повышение семантического качества поиска по любым ключевым словам или в любой системе векторного поиска. При использовании дополненной извлеченными данными генерации (RAG) изменение рейтинга гарантирует, что в модель попадет наиболее релевантная информация. Ответы становятся более качественными, задержки сокращаются, а затраты снижаются, так как модель обрабатывает меньший объем информации.

Преимущества

Благодаря контекстному окну, вмещающему до 128 000 токенов, модели Command R понимают информацию и генерируют ответы в широком контексте, что делает их идеальным решением для сложных рабочих процессов, связанных с обработкой больших объемов документации, релевантными цитатами с расширенным поиском и использованием инструментов.
Модели Command R позволяют работать с 10 ключевыми бизнес-языками, включая английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, португальский, японский, корейский, арабский и китайский.
Модель Command R+ поддерживает многоэтапное использование инструментов, что позволяет ей комбинировать несколько инструментов в несколько этапов для выполнения сложных задач. Модель может даже корректировать собственную работу, когда пытается использовать инструмент и терпит неудачу, что позволяет ей предпринимать несколько попыток выполнения задачи и повышает общий показатель успеха.
Модели Command R предназначены для повышения производительности за счет беспрепятственной интеграции возможностей генеративного искусственного интеллекта в повседневные приложения и рабочие процессы. Теперь компании могут оптимизировать процессы и повышать общую эффективность, что приводит к лучшим результатам. С помощью Command R+ предприятия могут открыть новые возможности и повысить продуктивность сотрудников и качество обслуживания клиентов.
Cohere принимает надежные меры по обеспечению конфиденциальности данных, позволяющие клиентам сохранять над ними полный контроль. Компании могут быть уверены, что конфиденциальная информация останется в безопасности и под их контролем на любом этапе – от настройки до ввода и вывода модели.

Познакомьтесь с базовой моделью Cohere Command

Модель генерации текста Command предназначена для бизнес-сценариев.

Примеры использования

Привлеките помощника на основе искусственного интеллекта к написанию писем, чтобы они получались более краткими и понятными.

Получите список основных тезисов из цепочки электронных писем, финансового отчета или записи разговора с клиентом.

Предоставляйте пользователям более релевантные и персонализированные результаты поиска с помощью семантического поиска, который умеет учитывать намерения пользователя, создавшего запрос.

Задавайте вопросы и получайте ответы из всей базы знаний вашей компании – от платформы обмена сообщениями до хранилищ облачного поставщика и системы CRM. Ответы сопровождаются цитатами, что позволяет легко проверить их точность.

Введите набор данных и поручите помощнику на основе искусственного интеллекта провести его анализ.

Версия модели

Rerank 3.5

Повышает точность поиска за счет изменения рейтинга ключевых слов и векторных результатов, гарантируя попадание в модель только самого релевантного контента, что обеспечивает лучшие ответы при одновременном сокращении задержек и затрат.

Максимальное количество токенов: 4096

Языки: английский, китайский, корейский, хинди, японский, испанский, немецкий, французский, арабский, русский, португальский и другие. 

Поддержка точной настройки: нет

Поддерживаемые варианты использования: требующие частого поиска и большого количества документов, а также сценарии генерации с дополненной выборкой (RAG) (пример: поиск отеля)

Читать блог

Command R+

Command R+ является самой мощной генеративной языковой моделью Cohere, оптимизированной для многоконтекстных задач, таких как дополненная извлеченными данными генерация (RAG) и многоэтапное использование инструментов.


Максимальное количество токенов: 128 000

Языки: английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, португальский, японский, корейский, арабский и китайский

Поддержка точной настройки: нет

Поддерживаемые варианты использования: генерация и резюмирование текста, чат, помощники по работе со знаниями, вопросы и ответы, дополненная извлеченными данными генерация (RAG).

Читать блог

Command R

Command R+ является генеративной языковой моделью Cohere, оптимизированной для многоконтекстных задач, таких как генерация с дополненной выборкой (RAG), многоэтапное использование инструментов и крупномасштабные производственные нагрузки.

Максимальное количество токенов: 128 000

Языки: английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, португальский, японский, корейский, арабский и китайский

Поддержка точной настройки: нет

Поддерживаемые варианты использования: генерация и резюмирование текста, чат, помощники по работе со знаниями, вопросы и ответы, дополненная извлеченными данными генерация (RAG).

Читать блог

Command

Command – это созданная Cohere генеративная большая языковая модель (LLM).

Максимальное количество токенов: 4000

Языки: английский

Поддержка точной настройки: да

Поддерживаемые варианты использования: чат, генерация и резюмирование текста.

Читать блог

Command Light

Command Light – это уменьшенная версия Cohere Command, генеративной большой языковой модели.

Максимальное количество токенов: 4000

Языки: английский

Поддержка точной настройки: да

Поддерживаемые варианты использования: чат, генерация и резюмирование текста.

Читать блог

Embed 3 (многоязычная версия)

Embed 3 – это усовершенствованная модель представления текста и изображений (или встраиваний) от Cohere. Эта версия поддерживает более 100 языков и обеспечивает исключительную производительность при выполнении задач семантического поиска и извлечения информации на разных языках.

Максимальное количество токенов: 1024

Языки: более 100 поддерживаемых языков

Поддержка точной настройки: нет

Поддерживаемые варианты использования: семантический поиск, дополненная извлеченными данными генерация (RAG), классификация, кластеризация, мультимодальный поиск и извлечение информации.

Читать блог
Подробнее о мультимодальных встраиваниях

Embed 3 (на английском языке)

Embed 3 – это усовершенствованная модель представления текста и изображений (или встраиваний) от Cohere. Эта версия поддерживает только английский язык и обеспечивает исключительную производительность при выполнении задач семантического поиска и извлечения информации.

Максимальное количество токенов: 1024

Языки: английский

Поддержка точной настройки: нет

Поддерживаемые варианты использования: семантический поиск, дополненная извлеченными данными генерация (RAG), классификация, кластеризация, мультимодальный поиск и извлечение информации.

Читать блог
Подробнее о мультимодальных встраиваниях