Cohere Command und Embed in Amazon Bedrock

Mit einem Kontextfenster von bis zu 128 000 Token verstehen und generieren die Command-R-Modelle Antworten in einem breiten Kontext und eignen sich daher ideal für komplexe Workflows mit umfangreicher Dokumentenaufnahme, relevanten Zitaten mit erweitertem Abruf und der Verwendung von Tools.

Die Command-R-Modelle verfügen über die Fähigkeit zur mehrsprachigen Generierung in 10 wichtigen Geschäftssprachen, darunter: Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Deutsch, Portugiesisch, Japanisch, Koreanisch, Arabisch und Chinesisch.

Command R+ unterstützt die Verwendung von Tools in mehreren Schritten, sodass das Modell mehrere Tools in mehreren Schritten kombinieren kann, um schwierige Aufgaben zu erledigen. Das Modell kann sich sogar selbst korrigieren, wenn es versucht, ein Tool zu verwenden und dabei scheitert. So kann das Modell mehrere Versuche unternehmen, um die Aufgabe zu bewältigen, und die Erfolgsquote insgesamt erhöhen.

Command-R-Modelle wurden entwickelt, um die Produktivität zu steigern, indem generative KI-Funktionen nahtlos in alltägliche Apps und Workflows integriert werden. Unternehmen können jetzt ihre Prozesse rationalisieren und die Gesamteffizienz verbessern, was zu besseren Geschäftsergebnissen führt. Mit Command R+ können Unternehmen neue Möglichkeiten erschließen und die Erlebnisse von Mitarbeitern und Kunden verbessern.

Mithilfe von RAG und Cohere-Modellen entwickelte eine Anlageplattform einen KI-Assistenten, mit dem ihre Kunden komplexe Fragen stellen und synthetisierte Antworten aus Finanzberichten, Analystenanalysen, Protokollen von Investorengesprächen und anderen Daten erhalten können.

Unter Verwendung von RAG und Cohere-Modellen entwickelte ein CRM-SaaS-Unternehmen einen KI-Assistenten für technischen Support, der Antworten auf häufig gestellte Fragen auf der Grundlage von Produktdokumenten und internen Wissensdatenbanken liefert.

Cohere hat sich mit einem Finanzdienstleistungsunternehmen zusammengetan, um mithilfe von Command and Embed mit RAG eine nahtlose Lösung zu entwickeln. Dies ermöglicht es Führungskräften und Managern, komplexe Fragen zu stellen und Daten aus zuvor unzugänglichen Datenquellen abzurufen. Die Modelle arbeiten zusammen, um Aufgaben und Datenabruf in mehrere Schritte zu unterteilen, um genauere Antworten zu erhalten.

Ein Kunde setzte Command ein, um multimodale Dateien zusammenzufassen, darunter PowerPoint-Foliensammlungen, Notizen, PDFs und mehr. Das Unternehmen trainierte das Modell anhand früherer Vertragsverhandlungsmaterialien und Zusammenfassungen, die von erfahrenen Mitarbeitern der globalen Beschaffung erstellt wurden.

Cohere arbeitete mit einem globalen Beratungsunternehmen zusammen, um mithilfe der Command- und Embed-Modelle von Cohere eine maßgeschneiderte RAG-Lösung zu entwickeln. Berater können jetzt Fragen stellen und erhalten schnelle, genaue Antworten mit Zitaten von einem intelligenten Assistenten.