Comando e integrazione Cohere su Amazon Bedrock

Crea applicazioni aziendali basate sull'IA in grado di comprendere il tuo business

Presentazione dei modelli Enterprise Foundation di Cohere

Command R+ è il modello di linguaggio esteso più avanzato di Cohere, progettato specificamente per applicazioni aziendali reali. Command R+ bilancia efficienza e precisione, consentendo alle aziende di andare oltre il proof-of-concept e iniziare a utilizzare l'IA nelle operazioni quotidiane. Supporta 10 linguaggi di business chiave ed eccelle nei casi d'uso della retrieval-augmented generation (RAG).

Command R è un modello linguistico potente e versatile, progettato per le aziende. Supporta 10 lingue ed eccelle nelle attività a lungo termine, il che lo rende ideale per le aziende globali. Con particolare attenzione all'efficienza e alla precisione, Command R è ottimizzato per i casi d'uso RAG. Gestisce abilmente le attività di generazione di testo ed è adatto per l'implementazione dell'IA su vasta scala nelle aziende.

Cohere Embed è un modello di incorporamento del testo che offre prestazioni all'avanguardia in oltre 100 lingue. Traduce il testo in rappresentazioni vettoriali che codificano il significato semantico. Le aziende utilizzano questo modello per potenziare i sistemi di ricerca e recupero. È in grado di generare incorporamenti compressi (int8 e binari) per migliorare la latenza e ridurre i costi di archiviazione.

Vantaggi

Con una finestra contestuale che può contenere fino a 128.000 token, i modelli Command R comprendono e generano risposte all'interno di un contesto ampio. Questo li rende ideali per flussi di lavoro complessi con acquisizione di documenti di grandi dimensioni, citazioni pertinenti con recupero avanzato e utilizzo di strumenti.
I modelli Command R hanno la capacità di generare contenuti multilingue in 10 lingue aziendali chiave, tra cui: inglese, francese, spagnolo, italiano, tedesco, portoghese, giapponese, coreano, arabo e cinese.
Command R+ supporta l'utilizzo degli strumenti in più fasi, il che consente al modello di combinare più strumenti in più passaggi per eseguire attività difficili. Il modello può persino correggersi da solo quando tenta di utilizzare uno strumento e fallisce, così effettua più tentativi di portare a termine l'attività aumentando la percentuale di successo complessiva.
I modelli Command R sono progettati per migliorare la produttività, integrando perfettamente le funzionalità di IA generativa nelle app e nei flussi di lavoro quotidiani. Le aziende possono ora semplificare i propri processi e migliorare l'efficienza complessiva, portando a migliori risultati aziendali. Con Command R+, le aziende possono sbloccare nuove possibilità e migliorare le esperienze di dipendenti e clienti.
Cohere instaura solide misure di riservatezza dei dati, consentendo ai clienti di mantenere il controllo completo sui propri dati. Dalla personalizzazione agli input e output del modello, le aziende possono essere certe che le loro informazioni sensibili siano al sicuro e sotto la loro supervisione.

Ti presentiamo Command FM di Cohere

Command è un modello di generazione di testo per casi d'uso aziendali.

Casi d'uso

Crea il tuo messaggio con un assistente IA, in modo da poter scrivere e-mail più chiare e concise.

Estrai i punti chiave da una serie di e-mail, da un report finanziario o dalle registrazioni delle chiamate dei clienti.

Fornisci agli utenti risultati di ricerca più rilevanti e personalizzati tramite la ricerca semantica, progettata per corrispondere all'intento dell'utente alla base di una query.

Poni domande e ottieni risposte dall'intera knowledge base della tua azienda: dalla tua piattaforma di messaggistica al provider di archiviazione cloud, fino al sistema CRM. Le risposte sono accompagnate da citazioni in modo da poter confermare l'accuratezza.

Inserisci una serie di dati e chiedi al tuo assistente IA di analizzarli e fornirti delle informazioni dettagliate.

Versione modello

Command R+

Command R+ è il modello di linguaggio generativo più potente di Cohere ottimizzato per attività di lungo contesto, come la generazione aumentata di recupero (RAG) e l'uso di strumenti in più fasi.

Numero massimo di token:128.000

Lingue: inglese, francese, spagnolo, italiano, tedesco, portoghese, giapponese, coreano, arabo e cinese

Ottimizzazione supportata: no

Casi d'uso supportati: generazione di testo, riepilogo del testo, chat, assistenti di conoscenza, domande e risposte, RAG.

Comando R

Command R è il modello di linguaggio generativo di Cohere ottimizzato per attività di lungo contesto, come la generazione aumentata di recupero (RAG) e gli strumenti e carichi di lavoro di produzione su larga scala.

Numero massimo di token:128.000

Lingue: inglese, francese, spagnolo, italiano, tedesco, portoghese, giapponese, coreano, arabo e cinese

Ottimizzazione supportata: no

Casi d'uso supportati: generazione di testo, riepilogo del testo, chat, assistenti di conoscenza, domande e risposte, RAG.

Command

Command è il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) generativo di Cohere.

Numero massimo di token: 4.000

Lingue: inglese

Ottimizzazione supportata: sì

Casi d'uso supportati: chat, generazione di testo, riepilogo del testo.

Command Light

Command Light è una versione ridotta di Command, l'LLM generativo di Cohere.

Numero massimo di token: 4.000

Lingue: inglese

Ottimizzazione supportata: sì

Casi d'uso supportati: chat, generazione di testo, riepilogo del testo.

Embed - English

Embed è il modello di rappresentazione testuale, o incorporamenti, di Cohere.
Questa versione supporta solo l'inglese.

Dimensioni: 1024

Lingue: inglese

Ottimizzazione supportata: no

Casi d'uso supportati:  ricerca semantica, generazione potenziata tramite recupero (RAG), classificazione, clustering.

Embed - Multilingue

Embed è il modello di rappresentazione testuale, o incorporamenti, di Cohere.
Questa versione supporta più lingue.

Dimensioni: 1024

Lingue: multilingue (oltre 100 lingue supportate)

Ottimizzazione supportata: no

Casi d'uso supportati: ricerca semantica, generazione potenziata tramite recupero (RAG), classificazione, clustering.