Cohere Command & Embed trong Amazon Bedrock

Xây dựng AI tạo sinh doanh nghiệp và các ứng dụng đa ngôn ngữ tiên tiến với Cohere

Giới thiệu các mô hình nền tảng doanh nghiệp của Cohere

Command R+ là mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến nhất của Cohere, được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng doanh nghiệp thực tế. Command R+ cân bằng giữa hiệu quả và độ chính xác, hỗ trợ các doanh nghiệp vượt qua bước kiểm chứng khả năng thực thi và bắt đầu sử dụng AI trong hoạt động hàng ngày. Mô hình này hỗ trợ 10 ngôn ngữ kinh doanh chính và xuất sắc trong các trường hợp sử dụng tạo tăng cường truy xuất (RAG).

Command R là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ và linh hoạt được thiết kế dành cho doanh nghiệp. Mô hình này hỗ trợ 10 ngôn ngữ và vượt trội trong các tác vụ ngữ cảnh dài, là lựa chọn lý tưởng cho các doanh nghiệp toàn cầu. Tập trung vào hiệu quả và độ chính xác, Command R được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng RAG. Mô hình này xử lý các tác vụ tạo văn bản một cách thành thạo và rất thích hợp để triển khai AI ở quy mô toàn diện trong các doanh nghiệp.

Cohere Embed là mô hình nhúng văn bản mang lại hiệu suất hàng đầu ở hơn 100 ngôn ngữ. Mô hình này chuyển văn bản thành các biểu diễn véc-tơ mã hóa ý nghĩa về mặt ngữ nghĩa. Các doanh nghiệp sử dụng mô hình này để hỗ trợ hệ thống tìm kiếm và truy xuất. Mô hình này có khả năng xuất nội dung nhúng được nén (int8 và nhị phân) để cải thiện độ trễ và giảm chi phí lưu trữ.

Lợi ích

Với cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128.000 mã thông báo, các mô hình Command R hiểu và tạo phản hồi trong ngữ cảnh bao quát, vì thế đây là lựa chọn lý tưởng cho các quy trình công việc phức tạp cần tải nhập tài liệu lớn, trích dẫn có liên quan với truy xuất nâng cao và sử dụng công cụ.
Các mô hình Command R có khả năng tạo đa ngôn ngữ trên 10 ngôn ngữ kinh doanh chính bao gồm: tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Ý, tiếng Đức, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Nhật, tiếng Hàn, tiếng Ả Rập và tiếng Trung.
Command R+ hỗ trợ sử dụng công cụ nhiều bước cho phép mô hình kết hợp nhiều công cụ qua nhiều bước để hoàn thành các tác vụ khó khăn. Mô hình thậm chí có thể tự sửa lỗi khi mô hình cố gắng sử dụng một công cụ và thất bại, cho phép mô hình thực hiện nhiều nỗ lực để hoàn thành tác vụ và tăng tỷ lệ thành công tổng thể.
Các mô hình Command R được thiết kế để nâng cao năng suất bằng cách tích hợp liền mạch các tính năng AI tạo sinh vào các ứng dụng và quy trình công việc hàng ngày. Các doanh nghiệp giờ đây có thể hợp lý hóa các quy trình của họ và cải thiện hiệu quả tổng thể, dẫn đến kết quả kinh doanh tốt hơn. Với Command R+, các doanh nghiệp có thể mở ra những tiềm năng mới và nâng cao trải nghiệm của nhân viên và khách hàng.
Cohere đưa ra các biện pháp bảo mật dữ liệu mạnh mẽ, cho phép khách hàng nắm toàn quyền kiểm soát dữ liệu của họ. Từ tùy chỉnh đến đầu vào và đầu ra mô hình, các doanh nghiệp có thể yên tâm rằng thông tin nhạy cảm của doanh nghiệp vẫn an toàn và nằm dưới sự giám sát của họ.

Giới thiệu FM Command của Cohere

Command là một mô hình tạo văn bản cho các trường hợp sử dụng trong kinh doanh.

Trường hợp sử dụng

Bằng cách sử dụng RAG với các mô hình Cohere, một nền tảng đầu tư đã xây dựng một trợ lý AI để khách hàng của họ có thể đặt câu hỏi phức tạp và nhận câu trả lời tổng hợp từ nhiều báo cáo tài chính, nghiên cứu của chuyên gia phân tích, bản chép lời cuộc gọi của nhà đầu tư và các dữ liệu khác.

Bằng cách sử dụng RAG với các mô hình Cohere, một công ty SaaS CRM đã xây dựng một trợ lý AI hỗ trợ kỹ thuật để cung cấp các phản hồi đàm thoại cho các truy vấn phổ biến dựa trên tài liệu sản phẩm và cơ sở kiến thức nội bộ.

Cohere hợp tác với một công ty dịch vụ tài chính để tạo ra một giải pháp liền mạch bằng cách sử dụng Command và Embed với RAG. Điều này giúp các nhà lãnh đạo và nhà quản lý đặt câu hỏi phức tạp, truy xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu mà trước đây không thể truy cập. Các mô hình phối hợp với nhau để chia các tác vụ và truy xuất dữ liệu thành nhiều bước để có phản hồi chính xác hơn.

Khách hàng đã triển khai Command để tóm tắt các tệp đa phương thức, bao gồm các trang chiếu PowerPoint, ghi chú, tệp PDF, v.v. Họ đã đào tạo mô hình bằng cách sử dụng các tài liệu đàm phán hợp đồng trước đó và các bản tóm tắt được tạo ra bởi các nhân viên thu mua quốc tế giàu kinh nghiệm.

Cohere đã làm việc với một công ty tư vấn toàn cầu để xây dựng một giải pháp RAG tùy chỉnh bằng cách sử dụng các mô hình Command và Embed của Cohere. Giờ đây, các chuyên gia tư vấn có thể đặt câu hỏi và nhận được câu trả lời nhanh chóng, chính xác và có trích dẫn từ một trợ lý thông minh.

Phiên bản mô hình

Command R+

Command R+ là mô hình ngôn ngữ tạo sinh mạnh mẽ nhất của Cohere được tối ưu hóa cho các tác vụ ngữ cảnh dài, chẳng hạn như tạo truy xuất tăng cường (RAG) và sử dụng công cụ nhiều bước.

Số token tối đa: 128000

Ngôn ngữ: Tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Ý, tiếng Đức, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Nhật, tiếng Hàn, tiếng Ả Rập và tiếng Trung

Hỗ trợ tinh chỉnh: Không

Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Tạo văn bản, tóm tắt văn bản, trò chuyện, trợ lý kiến thức, Hỏi đáp, RAG.

Command R

Command R là mô hình ngôn ngữ tạo sinh của Cohere được tối ưu hóa cho các tác vụ ngữ cảnh dài, chẳng hạn như tạo truy xuất tăng cường (RAG) và các công cụ, cũng như khối lượng công việc sản xuất quy mô lớn.

Số token tối đa: 128000

Ngôn ngữ: Tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Ý, tiếng Đức, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Nhật, tiếng Hàn, tiếng Ả Rập và tiếng Trung

Hỗ trợ tinh chỉnh: Không

Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Tạo văn bản, tóm tắt văn bản, trò chuyện, trợ lý kiến thức, Hỏi đáp, RAG.

Command

Command là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo sinh của Cohere.

Số token tối đa: 4000

Ngôn ngữ: Tiếng Anh

Hỗ trợ tinh chỉnh: Có

Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Trò chuyện, tạo văn bản, tóm tắt văn bản.

Command Light

Command Light là một phiên bản nhỏ hơn của Command, LLM tạo sinh của Cohere.

Số token tối đa: 4000

Ngôn ngữ: Tiếng Anh

Hỗ trợ tinh chỉnh: Có

Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Trò chuyện, tạo văn bản, tóm tắt văn bản.

Embed – tiếng Anh

Embed là mô hình biểu diễn văn bản, hay phần nhúng của Cohere.
Phiên bản này chỉ hỗ trợ tiếng Anh.

Số chiều: 1024

Ngôn ngữ: Tiếng Anh

Hỗ trợ tinh chỉnh: Không

Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Tìm kiếm theo ngữ nghĩa, tạo có kết hợp truy xuất thông tin ngoài (RAG), phân loại, phân cụm.

Embed – Đa ngôn ngữ

Embed là mô hình biểu diễn văn bản, hay phần nhúng của Cohere.
Phiên bản này hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.

Số chiều: 1024

Ngôn ngữ: Đa ngôn ngữ (hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ)

Hỗ trợ tinh chỉnh: Không

Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ: Tìm kiếm theo ngữ nghĩa, tạo có kết hợp truy xuất thông tin ngoài (RAG), phân loại, phân cụm.