Cohere Command & Embed di Amazon Bedrock

Bangun AI generatif korporasi dan aplikasi multibahasa lanjutan dengan Cohere

Memperkenalkan Model Fondasi Korporasi Cohere

Command R+ adalah model bahasa besar Cohere yang paling mutakhir, yang dirancang khusus untuk aplikasi korporasi dunia nyata. Command R+ menyeimbangkan efisiensi dan akurasi, memberdayakan bisnis untuk bergerak melampaui bukti konsep serta mulai memanfaatkan AI dalam operasi sehari-hari. Model ini mendukung 10 bahasa bisnis utama dan unggul dalam kasus penggunaan retrieval-augmented generation (RAG).

Command R adalah model bahasa yang tangguh dan serbaguna yang dirancang untuk bisnis. Model ini mendukung 10 bahasa dan unggul dalam tugas konteks panjang, menjadikannya ideal untuk korporasi global. Dengan fokus pada efisiensi dan akurasi, Command R dioptimalkan untuk kasus penggunaan RAG. Model ini dengan mahir menangani tugas pembuatan teks dan sangat cocok untuk implementasi AI skala penuh di korporasi.

Cohere Embed adalah model penyematan yang tangguh yang menawarkan performa mutakhir dalam lebih dari 100 bahasa. Model inovatif ini dapat memetakan teks ke ruang vektor semantik, menyatukan teks dengan makna serupa. Dengan kemampuan ini, developer dapat meningkatkan aplikasi pencarian dan hasil yang menangani data derau serta meningkatkan akurasi pengambilan untuk setiap sistem RAG.

Manfaat

Dengan jendela konteks hingga 128 Ribu token, model Command R memahami dan menghasilkan respons dalam konteks yang luas, menjadikannya ideal untuk alur kerja kompleks dengan penyerapan dokumen besar, kutipan yang relevan dengan pengambilan lanjutan, dan penggunaan alat.
Model Command R memiliki kemampuan untuk pembuatan multibahasa di 10 bahasa bisnis utama termasuk: Inggris, Prancis, Spanyol, Italia, Jerman, Portugis, Jepang, Korea, Arab, dan Mandarin.
Command R+ mendukung penggunaan alat multilangkah yang memungkinkan model menggabungkan beberapa alat dalam beberapa langkah untuk menyelesaikan tugas-tugas sulit. Model bahkan dapat mengoreksi dirinya sendiri ketika mencoba menggunakan suatu alat dan gagal, yang memungkinkan model melakukan beberapa upaya untuk menyelesaikan tugas dan meningkatkan tingkat keberhasilan secara keseluruhan.
Model Command R dirancang untuk meningkatkan produktivitas dengan mengintegrasikan kemampuan AI generatif secara lancar ke dalam aplikasi dan alur kerja sehari-hari. Bisnis sekarang dapat menyederhanakan proses mereka dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan, yang mengarah ke hasil bisnis yang lebih baik. Dengan Command R+, korporasi dapat membuka kemungkinan baru serta meningkatkan pengalaman karyawan dan pelanggan.
Cohere menanamkan langkah-langkah privasi data yang kuat, yang memungkinkan pelanggan untuk mempertahankan kontrol penuh atas data mereka. Mulai dari kustomisasi hingga input dan output model, bisnis dapat menjamin bahwa informasi sensitif mereka tetap aman dan dalam pengawasan mereka.

Temui Command FM Cohere

Command adalah model pembuatan teks untuk kasus penggunaan bisnis.

Kasus penggunaan

Menggunakan RAG dengan model Cohere, platform investasi membangun asisten AI bagi kliennya untuk mengajukan pertanyaan kompleks dan mendapatkan jawaban yang terpadu di seluruh laporan keuangan, penelitian analis, transkrip panggilan investor, dan data lainnya.

Menggunakan RAG dengan model Cohere, perusahaan SaaS CRM membangun asisten AI dukungan teknis untuk memberikan respons percakapan terhadap pertanyaan umum berdasarkan dokumen produk dan basis pengetahuan internal.

Cohere berpartner dengan perusahaan layanan keuangan untuk menciptakan solusi yang lancar menggunakan Command dan Embed dengan RAG. Hal ini memungkinkan para pemimpin dan manajer untuk mengajukan pertanyaan kompleks, serta mengambil data dari sumber data yang sebelumnya tidak dapat diakses. Model-model tersebut bekerja sama untuk membagi tugas dan pengambilan data menjadi beberapa langkah untuk respons yang lebih akurat.

Pelanggan melakukan deployment Command untuk meringkas file multimodal, termasuk deck PowerPoint, catatan, PDF, dan lainnya. Mereka melatih model menggunakan materi negosiasi kontrak sebelumnya dan ringkasan yang dibuat oleh staf pengadaan global yang terampil.

Cohere bekerja dengan konsultan global untuk membangun solusi RAG kustom menggunakan model Command dan Embed Cohere. Konsultan sekarang dapat mengajukan pertanyaan dan mendapatkan jawaban yang cepat serta akurat dengan kutipan dari asisten cerdas.

Versi model

Command R+

Command R+ adalah model bahasa generatif Cohere yang paling kuat yang dioptimalkan untuk tugas-tugas konteks panjang, seperti retrieval-augmented generation (RAG) dan penggunaan alat multi-langkah.

Token maksimum: 128 ribu

Bahasa: Inggris, Prancis, Spanyol, Italia, Jerman, Portugis, Jepang, Korea, Arab, dan Mandarin

Penyempurnaan didukung: Tidak

Kasus penggunaan yang didukung: Pembuatan teks, ringkasan teks, obrolan, asisten pengetahuan, Tanya Jawab, RAG.

Command R

Command R adalah model bahasa generatif Cohere yang dioptimalkan untuk tugas-tugas konteks panjang, seperti retrieval-augmented generation (RAG), dan beban kerja produksi skala besar.

Token maksimum: 128 ribu

Bahasa: Inggris, Prancis, Spanyol, Italia, Jerman, Portugis, Jepang, Korea, Arab, dan Mandarin

Penyempurnaan didukung: Tidak

Kasus penggunaan yang didukung: Pembuatan teks, ringkasan teks, obrolan, asisten pengetahuan, Tanya Jawab, RAG.

Command

Command adalah model bahasa besar (LLM) generatif Cohere.

Token maksimum: 4 ribu

Bahasa: Inggris

Penyempurnaan didukung: Ya

Kasus penggunaan yang didukung: Obrolan, pembuatan teks, peringkasan teks.

Command Light

Command Light adalah versi yang lebih kecil dari Command, LLM generatif Cohere.

Token maksimum: 4 ribu

Bahasa: Inggris

Penyempurnaan didukung: Ya

Kasus penggunaan yang didukung: Obrolan, pembuatan teks, peringkasan teks.

Embed - English

Embed adalah model representasi teks, atau penyematan, Cohere.
Versi ini hanya mendukung bahasa Inggris.

Dimensi: 1024

Bahasa: Inggris

Penyempurnaan didukung: Tidak

Kasus penggunaan yang didukung: Pencarian semantik, retrieval augmented generation (RAG), klasifikasi, pengelompokan.

Embed - Multilingual

Embed adalah model representasi teks, atau penyematan, Cohere.
Versi ini mendukung beberapa bahasa.

Dimensi: 1024

Bahasa: Multibahasa (100+ bahasa yang didukung)

Penyempurnaan didukung: Tidak

Kasus penggunaan yang didukung: Pencarian semantik, retrieval-augmented generation (RAG), klasifikasi, pengklasteran.