Cohere Command no Amazon Bedrock

Com uma janela de contexto de até 128 mil tokens, os modelos Command R entendem e geram respostas em um contexto amplo, tornando-os ideais para fluxos de trabalho complexos com grande ingestão de documentos, citações relevantes com recuperação avançada e uso de ferramentas.

Os modelos Command R têm a capacidade de geração multilíngue em 10 idiomas comerciais principais, incluindo: inglês, francês, espanhol, italiano, alemão, português, japonês, coreano, árabe e chinês.

O Command R+ oferece suporte ao uso de ferramentas em várias etapas, o que permite que o modelo combine várias ferramentas em várias etapas para realizar tarefas difíceis. O modelo pode até mesmo se corrigir quando tenta usar uma ferramenta e falha, permitindo que o modelo faça várias tentativas de realizar a tarefa e aumente a taxa geral de sucesso.

Os modelos Command R são projetados para aumentar a produtividade, integrando perfeitamente os recursos de IA generativa às aplicações e fluxos de trabalho do dia a dia. Agora, as empresas podem otimizar seus processos e melhorar a eficiência geral, resultando em melhores resultados comerciais. Com o Command R+, as empresas podem descobrir novas possibilidades e elevar as experiências dos funcionários e dos clientes.

Usando o RAG com os modelos da Cohere, uma plataforma de investimento criou um assistente de IA para seus clientes fazerem perguntas complexas e obterem respostas sintetizadas em relatórios financeiros, pesquisas de analistas, transcrições de chamadas de investidores e outros dados.

Usando o RAG com os modelos da Cohere, uma empresa de CRM SaaS criou um assistente de IA de suporte técnico para fornecer respostas conversacionais a consultas comuns com base em documentos de produtos e bases de conhecimento internas.

A Cohere fez uma parceria com uma empresa de serviços financeiros para criar uma solução perfeita usando o Command e o Embed com RAG. Isso permite que líderes e gerentes façam perguntas complexas, recuperando dados de fontes de dados antes inacessíveis. Os modelos trabalham juntos para dividir as tarefas e a recuperação de dados em várias etapas para obter respostas mais precisas.

Um cliente implantou o Command para resumir arquivos multimodais, incluindo apresentações do PowerPoint, notas, PDFs e muito mais. Eles treinaram o modelo usando materiais de negociação de contratos anteriores e resumos criados por uma equipe global qualificada de compras.

A Cohere trabalhou com uma consultoria global para criar uma solução de RAG personalizada usando os modelos Command e Embed da Cohere. Agora, os consultores podem fazer perguntas e obter respostas rápidas e precisas com citações de um assistente inteligente.