Amazon Bedrock 上的 Cohere Command 和 Cohere Embed

Command R+ 是 Cohere 最先进的大型语言模型，专为现实世界的企业应用程序而设计。Command R+ 在效率和准确性之间权衡，使企业能够超越概念验证，开始在日常运营中使用 AI。它支持 10 种关键商业语言，在检索增强生成（RAG）用例方面表现出色。

Command R 是专为企业设计的强大的多功能语言模型。它支持 10 种语言，擅长处理长上下文任务，是全球企业的理想之选。Command R 注重效率和准确性，针对 RAG 用例进行了优化。它能熟练地处理文本生成任务，非常适合在企业中全面实施 AI。

Cohere Embed 是一种强大的嵌入式模型，可以 100 多种语言提供尖端性能。这种创新的模型可以将文本映射到语义向量空间，将具有相似含义的文本汇集在一起。借助此功能，开发人员可以增强处理噪声数据的搜索应用程序和结果，并提高任意 RAG 系统的检索精度。

Command R 模型具有多达 12.8 万个令牌的上下文窗口，可以在广泛的上下文中理解和生成响应，这使其成为了复杂工作流（包含大量文档提取、具有高级检索功能的相关引用和工具使用）的理想之选。

Command R 模型能够生成 10 种主要商业语言的多语言版本，包括：英语、法语、西班牙语、意大利语、德语、葡萄牙语、日语、韩语、阿拉伯语和中文。

Command R+ 支持多步骤工具的使用，允许模型在多个步骤中组合多个工具来完成困难的任务。该模型甚至可以在尝试使用工具但失败时进行自我修正，从而使模型能够多次尝试完成任务并提高整体成功率。

Command R 模型旨在将生成式人工智能功能无缝集成到日常应用程序和工作流中，来提高生产力。企业现在可以简化流程并提高整体效率，从而取得更好的业务成果。借助 Command R+，企业可以提供新的可能性并提升员工和客户体验。

Cohere 制定了强有力的数据隐私措施，使客户能够完全控制其数据。企业无需担忧，从定制到建模输入和输出，他们的敏感信息是安全的，并在他们的监督之下。

一个投资平台使用 RAG 和 Cohere 模型，为其客户构建了一个 AI 助手，可以提出复杂的问题，并获得包括财务报告、分析师研究、投资者电话会议记录和其他数据的综合答案。

一家 CRM SaaS 公司使用 RAG 和 Cohere 模型，构建了一个技术支持 AI 助手，根据产品文档和内部知识库为常见查询提供对话式回复。

Cohere 与一家金融服务公司合作，使用带有 RAG 的 Command 和 Embed 创建了无缝解决方案。这使领导者和管理人员能够提出复杂的问题，从以前无法访问的数据来源中检索数据。这些模型协同工作，将任务和数据检索分为多个步骤，以获得更准确的响应。

一位客户部署了 Command 来汇总多模式文件，包括 PowerPoint 幻灯片、笔记、PDF 等。他们使用之前的合同谈判材料和经验丰富的全球采购人员编写的摘要对模型进行了培训。

Cohere 与一家全球咨询公司合作，使用 Cohere 的命令和嵌入式模型构建定制 RAG 解决方案。顾问现在可以通过智能助手的引文提出问题，并获得快速、准确的答案。