Cohere Command und Embed in Amazon Bedrock

Entwickeln Sie Enterprise-KI-Anwendungen, die Ihr Unternehmen verstehen

Vorstellung der Enterprise-Foundation-Modelle von Cohere

Command R+ ist das fortschrittlichste große Sprachmodell von Cohere, das speziell für reale Unternehmensanwendungen entwickelt wurde. Command R+ bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Effizienz und Genauigkeit und ermöglicht es Unternehmen, über den Machbarkeitsnachweis hinauszugehen und KI im täglichen Betrieb einzusetzen. Es unterstützt 10 wichtige Geschäftssprachen und eignet sich hervorragend für Anwendungsfälle wie Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Command R ist ein leistungsstarkes und vielseitiges Sprachmodell für Unternehmen. Es unterstützt 10 Sprachen und eignet sich hervorragend für Aufgaben mit langem Kontext, sodass es sich ideal für globale Unternehmen eignet. Command R konzentriert sich auf Effizienz und Genauigkeit und ist für RAG-Anwendungsfälle optimiert. Es bewältigt geschickt Textgenerierungsaufgaben und eignet sich gut für die vollständige KI-Implementierung in Unternehmen.

Cohere Embed ist ein Texteinbettungsmodell, das eine führende Leistung in über 100 Sprachen bietet. Es übersetzt Text in Vektordarstellungen, die eine semantische Bedeutung kodieren. Unternehmen verwenden dieses Modell, um Such- und Abrufsysteme zu unterstützen. Es ist in der Lage, komprimierte Einbettungen (int8 und binär) auszugeben, um die Latenz zu verbessern und die Speicherkosten zu senken.

Vorteile

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.
Cohere führt robuste Datenschutzmaßnahmen ein, sodass Kunden die vollständige Kontrolle über ihre Daten behalten können. Von der Anpassung bis hin zu Modelleingaben und -ausgaben können Unternehmen sicher sein, dass ihre vertraulichen Informationen sicher bleiben und unter ihrer Aufsicht stehen.

Command FM von Cohere kennenlernen

Command ist ein Textgenerierungsmodell für geschäftliche Anwendungsfälle.

Anwendungsfälle

Verfassen Sie Ihre Nachricht mit einem KI-Assistenten, damit Sie klarere und prägnantere E-Mails schreiben können.

Erfassen Sie wichtige Punkte aus einer E-Mail-Kette, einem Finanzbericht oder einer Aufzeichnung von Kundenanrufen.

Bieten Sie Benutzern relevantere und personalisiertere Suchergebnisse durch eine semantische Suche, die so konzipiert ist, dass sie der Benutzerabsicht hinter einer Anfrage entsprechen.

Stellen Sie Fragen und erhalten Sie Antworten aus der gesamten Wissensdatenbank Ihres Unternehmens – von Ihrer Messaging-Plattform über Ihren Cloud-Speicheranbieter bis hin zu CRM. Die Antworten sind mit Zitaten versehen, damit Sie die Richtigkeit bestätigen können.

Geben Sie eine Reihe von Daten ein und lassen Sie sich von Ihrem KI-Assistenten Erkenntnisse liefern.

Modellversion

Command R+

Command R+ ist das leistungsstärkste generative Sprachmodell von Cohere, das für Aufgaben mit langen Kontexten wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und die Verwendung von Tools in mehreren Schritten optimiert ist.

Maximale Token: 128 000

Sprachen: Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Deutsch, Portugiesisch, Japanisch, Koreanisch, Arabisch und Chinesisch

Feinabstimmung unterstützt: Nein

Unterstützte Anwendungsfälle: Textgenerierung, Textzusammenfassung, Chat, Wissensassistenten, F&A, RAG.

Command R

Command R ist das generative Sprachmodell von Cohere, das für Aufgaben mit langem Kontext wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Tools sowie für umfangreiche Produktionsworkloads optimiert ist.

Maximale Token: 128 000

Sprachen: Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Deutsch, Portugiesisch, Japanisch, Koreanisch, Arabisch und Chinesisch

Feinabstimmung unterstützt: Nein

Unterstützte Anwendungsfälle: Textgenerierung, Textzusammenfassung, Chat, Wissensassistenten, F&A, RAG.

Command

Command ist das generative große Sprachmodell (LLM) von Cohere.

Maximale Token-Anzahl: 4 000

Sprachen: Englisch

Feinabstimmung unterstützt: Ja

Unterstützte Anwendungsfälle: Chat, Textgenerierung, Textzusammenfassung.

Command Light

Command Light ist eine kleinere Version von Command, dem generativen großen Sprachmodell von Cohere.

Maximale Token-Anzahl: 4 000

Sprachen: Englisch

Feinabstimmung unterstützt: Ja

Unterstützte Anwendungsfälle: Chat, Textgenerierung, Textzusammenfassung.

Embed – Englisch

Embed ist das Textdarstellungs- oder Einbettungsmodell von Cohere.
Diese Version unterstützt nur Englisch.

Dimensionen: 1 024

Sprachen: Englisch

Feinabstimmung unterstützt: Nein

Unterstützte Anwendungsfälle: Semantische Suche, Retrieval Augmented Generation (RAG), Klassifizierung, Clustering.

Embed – Mehrsprachig

Embed ist das Textdarstellungs- oder Einbettungsmodell von Cohere.
Diese Version unterstützt mehrere Sprachen.

Dimensionen: 1 024

Sprachen: Mehrsprachig (über 100 unterstützte Sprachen)

Feinabstimmung unterstützt: Nein

Unterstützte Anwendungsfälle: Semantische Suche, Erweiterte Generierung beim Abrufen (RAG), Klassifizierung, Clustering.