Comando e incrustación de Cohere en Amazon Bedrock

Cree aplicaciones empresariales con IA que comprendan su negocio

Presentación de los modelos Enterprise Foundation de Cohere

Command R+ es el modelo de lenguaje de gran tamaño más avanzado de Cohere, diseñado específicamente para aplicaciones empresariales del mundo real. Command R+ equilibra eficiencia y precisión, lo que permite a las empresas ir más allá de las pruebas de concepto y empezar a utilizar la IA en sus operaciones cotidianas. Es compatible con 10 lenguajes empresariales clave y destaca en los casos de uso de la generación aumentada de recuperación (RAG).

Command R es un modelo de lenguaje potente y versátil diseñado para las empresas. Es compatible con 10 idiomas y destaca en tareas de contexto largo, por lo que resulta ideal para empresas internacionales. Con un enfoque en la eficiencia y la precisión, Command R está optimizado para casos de uso de RAG. Maneja con destreza las tareas de generación de texto y es idóneo para la implementación de la IA a gran escala en las empresas.

Cohere Embed es un modelo de incrustación de textos con un rendimiento líder en más de 100 idiomas. Convierte los textos en representaciones vectoriales que codifican el significado semántico. Las empresas utilizan este modelo para impulsar los sistemas de búsqueda y recuperación. Puede mejorar la latencia y reducir los costes de almacenamiento con la generación de incrustaciones comprimidas (int8 y binarias).

Beneficios

Con una ventana de contexto de hasta 128 000 tokens, los modelos Command R comprenden y generan respuestas dentro de un amplio contexto, lo que los hace ideales para flujos de trabajo complejos con ingestión de documentos de gran tamaño, citas relevantes con recuperación avanzada y uso de herramientas.
Los modelos de Command R permiten la generación multilingüe en 10 idiomas comerciales clave, entre ellos inglés, francés, español, italiano, alemán, portugués, japonés, coreano, árabe y chino.
Command R+ es compatible con el uso de herramientas múltiples, lo que permite al modelo combinar varias herramientas en varios pasos para realizar tareas difíciles. El modelo puede incluso corregirse a sí mismo cuando intenta utilizar una herramienta y se produce un error, lo que le permite realizar varios intentos de realizar la tarea y aumentar el porcentaje de éxito global.
Los modelos Command R están diseñados para mejorar la productividad integrando a la perfección las capacidades de IA generativa en las aplicaciones y flujos de trabajo cotidianos. Ahora las empresas pueden agilizar sus procesos y mejorar la eficiencia general, lo que se traduce en mejores resultados empresariales. Con Command R+, las empresas pueden abrir nuevas posibilidades y mejorar la experiencia de sus empleados y clientes.
Cohere implementa medidas sólidas de privacidad de datos, lo que permite a los clientes mantener un control total sobre sus datos. Desde la personalización hasta las entradas y salidas de los modelos, las empresas pueden estar seguras de que su información confidencial permanece protegida y bajo su supervisión.

Conocer Command FM de Cohere

Command es un modelo de generación de texto para casos de uso empresariales.

Casos de uso

Cree correos electrónicos más claros y concisos con un asistente de IA.

Capture los puntos clave de una cadena de correo electrónico, un informe financiero o una grabación de llamadas de clientes.

Ofrezca a los usuarios resultados de búsqueda más relevantes y personalizados con la búsqueda semántica, diseñada para que coincidan con la verdadera intención del usuario.

Haga preguntas y obtenga respuestas de toda la base de conocimientos de la empresa, que incluye la plataforma de mensajería, el proveedor de almacenamiento en la nube y el CRM. Las respuestas incluyen citas para que pueda confirmar la precisión.

Introduzca un conjunto de datos y obtenga conclusiones a través del asistente de IA.

Versión del modelo

Command R+

Command R+ es el modelo de lenguaje generativo más potente de Cohere, y está optimizado para tareas de contexto largo, como la generación aumentada por recuperación (RAG) y el uso de herramientas de varios pasos.

Cantidad máxima de tokens: 128 000

Idiomas: inglés, francés, español, italiano, alemán, portugués, japonés, coreano, árabe y chino

Compatible con ajustes de precisión: no

Casos de uso compatibles: generación de texto, resumen de texto, chat, asistentes de conocimiento, preguntas y respuestas, RAG

Command R

Command R es el modelo de lenguaje generativo de Cohere que está optimizado para tareas de contexto largo, como la generación aumentada por recuperación (RAG) y las herramientas, y las cargas de trabajo de producción a gran escala.

Cantidad máxima de tokens: 128 000

Idiomas: inglés, francés, español, italiano, alemán, portugués, japonés, coreano, árabe y chino

Compatible con ajustes de precisión: no

Casos de uso compatibles: generación de texto, resumen de texto, chat, asistentes de conocimiento, preguntas y respuestas, RAG

Command

Command es el modelo de lenguaje grande (LLM) generativo de Cohere.

Cantidad máxima de tokens: 4000

Idiomas: inglés

Compatible con ajustes de precisión: sí

Casos de uso compatibles: chat, generación de texto, resumen de texto.

Command Light

Command Light es una versión más pequeña de Command, el LLM generativo de Cohere.

Cantidad máxima de tokens: 4000

Idiomas: inglés

Compatible con ajustes de precisión: sí

Casos de uso compatibles: chat, generación de texto, resumen de texto.

Embed: inglés

Embed es el modelo de representación de texto o incrustaciones de Cohere.
Esta versión solo se encuentra disponible en inglés.

Dimensiones: 1024

Idiomas: inglés

Compatible con ajustes de precisión: no

Casos de uso compatibles: búsqueda semántica, generación aumentada por recuperación (RAG), clasificación, agrupación en clústeres.

Embed: multilingüe

Embed es el modelo de representación de texto o incrustaciones de Cohere.
Esta versión es compatible con varios idiomas.

Dimensiones: 1024

Idiomas: multilingüe (más de 100 idiomas compatibles)

Compatible con ajustes de precisión: no

Casos de uso compatibles: búsqueda semántica, generación aumentada de recuperación (RAG), clasificación, agrupación en clústeres.