Amazon Bedrock での Cohere Command & Embed

最大 128,000 トークンのコンテキストウィンドウを備えた Command R モデルは、幅広いコンテキスト内で理解して応答を生成するため、ドキュメントの大規模な取り込み、高度な検索による関連引用、およびツールの使用を伴う複雑なワークフローに最適です。

Command R モデルは、英語、フランス語、スペイン語、イタリア語、ドイツ語、ポルトガル語、日本語、韓国語、アラビア語、中国語を含む 10 の主要なビジネス言語にわたる多言語生成機能を備えています。

Command R+ は、モデルが複数のステップにわたって複数のツールを組み合わせて困難なタスクを達成できるようにするマルチステップツールの使用をサポートしています。モデルはツールの使用を試みて失敗した場合にも自ら是正できるため、タスクを達成するために複数回試行して、全体的な成功率を高めることができます。

Command R モデルは、生成 AI 機能を日常のアプリケーションやワークフローにシームレスに統合することで、生産性を高めるように設計されています。企業はプロセスを合理化し、全体的な効率を高めて、より優れたビジネス成果を実現できるようになりました。Command R+ を使用すると、企業は新たな可能性を解き放ち、従業員や顧客のエクスペリエンスを改善できます。

ある投資プラットフォームは、RAG と Cohere モデルを使用して、クライアントが複雑な質問をし、財務報告書、アナリスト調査、投資家との通話記録、その他のデータから合成された回答を得ることを可能にする、AI アシスタントを構築しました。

CRM SaaS 企業は RAG と Cohere モデルを使用して、製品ドキュメントと社内ナレッジベースに基づいて一般的なクエリに会話形式で応答するテクニカルサポート AI アシスタントを構築しました。

Cohere は金融サービス企業と連携して、RAG と Command および Embed を使用したシームレスなソリューションを生み出しました。これにより、リーダーやマネージャーは複雑な質問をして、以前はアクセスできなかったデータソースからデータを取得できるようになります。複数のモデルが連携して、タスクとデータ取得を複数のステップに分割し、より正確な応答を実現します。

あるお客様は、PowerPoint のデッキ、メモ、PDF などを含むマルチモーダルファイルを要約するために Command をデプロイしました。このお客様は、熟練したグローバル調達スタッフが作成した過去の契約交渉資料と概要を使用してモデルをトレーニングしました。

Cohere は、世界的なコンサルタント会社と協力して、Cohere の Command モデルと Embed モデルを使用してカスタム RAG ソリューションを構築しました。コンサルタントは質問をし、インテリジェントなアシスタントから、迅速かつ正確な回答を引用とともに得ることができるようになりました。