Amazon Bedrock 기반 Cohere Command 및 Embed

최대 12만 8,000개 토큰으로 구성된 컨텍스트 창을 갖춘 Command R 모델은 광범위한 컨텍스트 내에서 이해하고 응답을 생성하므로 대규모 문서 수집, 고급 검색을 통한 관련 인용, 도구 사용이 포함된 복잡한 워크플로우에 적합합니다.

Command R 모델은 영어, 프랑스어, 스페인어, 이탈리아어, 독일어, 포르투갈어, 일본어, 한국어, 아랍어, 중국어를 비롯한 10개의 주요 비즈니스 언어에 대한 다국어 생성 기능을 제공합니다.

Command R+는 모델이 여러 단계에 걸쳐 여러 도구를 결합하여 어려운 작업을 수행할 수 있도록 하는 다단계 도구 사용을 지원합니다. 모델은 도구를 사용하려고 시도했다가 실패하더라도 스스로 수정할 수 있기 때문에 모델이 작업을 수행하기 위해 여러 번 시도할 수 있고 전반적인 성공률을 높일 수 있습니다.

Command R 모델은 생성형 AI 기능을 일상적인 앱과 워크플로에 원활하게 통합하여 생산성을 향상하도록 설계되었습니다. 이제 기업은 프로세스를 간소화하고 전반적인 효율성을 개선하여 비즈니스 성과를 개선할 수 있습니다. Command R+를 통해 기업은 새로운 가능성을 열고 직원 및 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

투자 플랫폼은 RAG와 Cohere 모델을 사용하여 고객이 복잡한 질문을 하면 재무 보고서, 애널리스트 리서치, 투자자 통화 기록 및 기타 데이터 전반에서 종합적인 답변을 얻을 수 있도록 AI 도우미를 구축했습니다.

CRM SaaS 회사는 RAG와 Cohere 모델을 사용하여 제품 문서 및 내부 기술 자료를 기반으로 일반적인 쿼리에 대한 대화형 응답을 제공하는 기술 지원 AI 도우미를 구축했습니다.

Cohere는 금융 서비스 회사와 제휴하여 Command 및 Embed와 RAG를 사용해 원활한 솔루션을 개발했습니다. 이를 통해 리더와 관리자는 복잡한 질문을 하면 이전에는 활용할 수 없었던 데이터 소스에서 데이터를 검색할 수 있습니다. 두 모델이 함께 작동하여 작업과 데이터 검색을 여러 단계로 나누어 보다 정확한 답변을 제공합니다.

한 고객이 Command를 배포하여 PowerPoint 덱, 메모, PDF 등을 비롯한 여러 모달 파일을 요약했습니다. 이들은 숙련된 글로벌 조달 직원이 작성한 기존 계약 협상 자료와 요약을 사용하여 모델을 훈련했습니다.

Cohere는 글로벌 컨설팅 업체와 협력하여 Cohere의 Command 및 Embed 모델을 사용한 맞춤형 RAG 솔루션을 구축했습니다. 컨설턴트는 이제 지능형 도우미에게 질문하고 인용을 통해 빠르고 정확한 답변을 얻을 수 있습니다.