介绍 Cohere 的企业基础模型
优势
认识 Cohere
Cohere 与 AWS 合作，通过 Amazon Bedrock 将先进的生成式人工智能与搜索优化能力融合在一起。 这些模型使企业能够构建强大的生成式人工智能应用程序，从而改变组织获取和利用信息的方式。聆听 Cohere 的首席技术官 Saurabh Baji 的介绍，他解释了 Amazon Bedrock 中的 Cohere 模型如何通过顺畅的开发流程和强大的企业安全性为客户创造独特的价值。
使用案例
模型版本
Rerank 3.5
Rerank 3.5 通过重新排列关键字和向量结果的排名来提高搜索准确性。这样可以确保只有最相关的内容才能到达模型，从而提供更好的响应，同时降低延迟并减少成本。
最大令牌数：4096
语言：100 多种语言，包括英语、中文、韩语、印地语、日语、西班牙语、德语、法语、阿拉伯语、俄语和葡萄牙语
支持微调：否
支持的应用场景：搜索密集型、文档密集型和 RAG 场景（例如，搜索酒店）
Command R+
Command R+ 是 Cohere 最强大的生成式语言模型，针对 RAG 和多步骤工具使用等长上下文任务进行了优化。
最大令牌数：128K
语言：英语、法语、西班牙语、意大利语、德语、葡萄牙语、日语、韩语、阿拉伯语和中文
支持微调：否
支持的应用场景：文本生成、文本摘要、聊天、知识助手、问答、RAG
Command R
Command R 是 Cohere 的生成式语言模型，针对 RAG 和工具以及大规模生产工作负载等长上下文任务进行了优化。
最大令牌数：128K
语言：英语、法语、西班牙语、意大利语、德语、葡萄牙语、日语、韩语、阿拉伯语和中文
支持微调：否
支持的应用场景：文本生成、文本摘要、聊天、知识助手、问答、RAG
Command
Command Light
Embed 3 多语言
Embed 3 是 Cohere 的高级文本和图像表示或嵌入模型。此版本支持 100 多种语言，可在跨语言语义搜索与检索任务中提供出色的性能。
最大令牌数：512
语言：多语言（支持超过 100 种语言）
支持微调：否
支持的应用场景：语义搜索、RAG、分类、聚类、多模态搜索和检索
Embed 3 英文
Embed 3 是 Cohere 的高级文本和图像表示或嵌入模型。此版本仅支持英语，可在语义搜索和检索任务中提供出色的性能。
最大令牌数：512
语言：英语
支持微调：否
支持的使用案例：语义搜索、检索增强生成（RAG）、分类、聚类、多模态搜索和检索。