Les modèles Command et Embed de Cohere sur Amazon Bedrock

Avec une fenêtre contextuelle pouvant atteindre 128 000 jetons, les modèles Command R comprennent et génèrent des réponses dans un contexte large, ce qui les en fait des outils parfaitement adaptés aux flux de travail complexes impliquant l’ingestion de documents volumineux, des citations pertinentes avec une récupération avancée et l’utilisation d’outils.

Les modèles Command R sont capables de générer des données multilingues dans 10 langues professionnelles clés, notamment l’anglais, le français, l’espagnol, l’italien, l’allemand, le portugais, le japonais, le coréen, l’arabe et le chinois.

Command R+ prend en charge l’utilisation d’outils en plusieurs étapes, ce qui permet au modèle de combiner de multiples outils sur plusieurs étapes afin d’accomplir des tâches difficiles. Le modèle peut même s’autocorriger lorsqu’il essaie d’utiliser un outil et échoue, ce qui lui permet de faire plusieurs tentatives pour accomplir la tâche et d’augmenter le taux de réussite global.

Les modèles Command R sont conçus pour améliorer la productivité en intégrant de manière fluide les capacités d’IA générative dans les applications et les flux de travail quotidiens. Les entreprises peuvent désormais simplifier leurs processus et améliorer leur efficacité globale, ce qui se traduit par de meilleurs résultats commerciaux. Avec Command R+, les entreprises peuvent ouvrir de nouvelles possibilités et améliorer l’expérience de leurs employés et de leurs clients.

Forte de la solution RAG et des modèles de Cohere, une plateforme d’investissement a créé un assistant IA qui permet à ses clients de poser des questions complexes et d’obtenir des réponses synthétisées à partir de rapports financiers, de recherches d’analystes, de transcriptions d’appels aux investisseurs et d’autres données.

Forte de la solution RAG et des modèles de Cohere, une société de CRM SaaS a créé un assistant de support technique basé sur l’IA pour fournir des réponses conversationnelles aux requêtes courantes en s’appuyant sur la documentation des produits et les bases de connaissances internes.

Cohere s’est associé à une société de services financiers pour créer une solution fluide utilisant les modèles Command et Embed avec RAG. Cela permet aux dirigeants et aux responsables de poser des questions complexes, récupérant des données dans des sources de données auparavant inaccessibles. Les modèles fonctionnent en synergie pour diviser les tâches et la récupération des données en plusieurs étapes afin d’obtenir des réponses plus précises.

Un client a déployé le modèle Command pour résumer des fichiers multimodaux, notamment des présentations PowerPoint, des notes, des fichiers PDF et plus encore. Il a entraîné le modèle à l’aide de documents de négociation de contrats antérieurs et de résumés créés par un personnel d’approvisionnement mondial qualifié.

Cohere a travaillé avec un cabinet de conseil mondial pour créer une solution RAG personnalisée à l’aide des modèles Command et Embed de Cohere. Les consultants peuvent désormais poser des questions et obtenir des réponses rapides et précises grâce à des citations fournies par un assistant intelligent.