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Cohere 发布 Embed 4:现代多模态搜索解决方案可管理 200 页文档数据

发布时间:2025-04-16 09:50:14 | 责任编辑:字母汇 | 浏览量:23 次

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Cohere AI

在代理型 AI 热潮持续升温之际,企业检索增强生成 (RAG) 依然扮演着至关重要的角色。近日,紧抓市场对代理日益增长的兴趣,专注于企业级 AI 应用的 Cohere 发布了其最新嵌入模型 Embed 4。该模型在 Embed 3 的多模态能力基础上进行了显著增强,尤其在处理非结构化数据方面表现突出,并拥有高达 128,000 个 token 的超长上下文窗口,理论上能够为约 200 页的文档生成嵌入。
性能跃升:更长上下文与多模态增强
Cohere 在官方博客中指出,现有嵌入模型在理解复杂的多模态企业数据方面存在天然缺陷,导致企业需要进行繁琐的数据预处理才能获得有限的准确性提升。Embed 4 的出现旨在解决这一痛点,助力企业及其员工高效挖掘隐藏在海量、难以搜索信息中的关键洞察。
企业级应用:安全高效,适用多种场景
据介绍,企业可以在虚拟私有云或内部技术堆栈上部署 Embed 4,以增强数据安全性。通过生成嵌入,企业能够将各类文档或其他数据转化为 RAG 用例所需的数值表示,供 AI 代理在响应用户提示时进行参考,从而提高答案的准确性,避免“幻觉”现象。
Embed 4 声称在金融、医疗保健和制造业等监管严格的行业表现出色。Cohere 强调,该模型充分考虑了受监管行业的安全需求,并对企业级应用有着深刻的理解。此外,Embed 4 经过“嘈杂的现实世界数据”训练,即使面对企业数据中常见的拼写错误和格式问题,依然能够保持较高的准确性。更值得一提的是,该模型在搜索扫描文档和手写文件方面表现优异,无需复杂的预处理流程,显著节省了企业的时间和运营成本。Embed 4 的应用场景广泛,涵盖投资者演示、尽职调查文件、临床试验报告、维修指南和产品文档等。与之前的版本一样,该模型支持超过 100 种语言。
Cohere 的客户 Agora 已在其 AI 搜索引擎中采用 Embed 4,并发现该模型能够有效展示相关产品。Agora 创始人 Param Jaggi 表示,电商数据复杂,包含图像和多方面文本描述,而 Embed 4 能够以统一的嵌入形式呈现产品,从而加快搜索速度并提高内部工具的效率。
赋能代理:提升准确性与效率
Cohere 认为,Embed 4 等模型将极大地改善代理的应用场景,并有望成为企业级代理和 AI 助手的“最佳搜索引擎”。该公司强调,Embed 4 不仅在跨数据类型的准确性方面表现强大,还具备企业级的效率,能够扩展以满足大型组织的需求,并能创建压缩数据嵌入以降低存储成本。
值得关注的是,Qodo 的 Qodo-Embed-1-1.5B 和 MongoDB 近期收购的 Voyage AI 的模型也属于 Embed 4 的竞争对手。

Cohere 发布 Embed 4:现代多模态搜索解决方案可管理 200 页文档数据

Cohere 最新推出的 Embed 4 是一款强大的多模式搜索模型,具有以下特点和优势:

多模态与多语言能力

  • 多模态处理:Embed 4 能够处理多种类型的数据,包括文本、图像、表格、图表、代码和图形等。这种多模态能力使其能够更全面地理解和搜索复杂的文档。
  • 多语言支持:该模型支持超过 100 种语言,包括阿拉伯语、日语、韩语和法语等。它还可以跨语言搜索,帮助用户找到不同语言中的关键数据。

长上下文窗口

Embed 4 的上下文窗口长达 128,000 个 token,理论上可以处理约 200 页的文档。这使得它能够处理复杂的长文档,如年度财务报告、产品手册和详细法律合同。

高效处理非结构化数据

  • 处理“嘈杂”数据:Embed 4 经过训练,能够处理包含拼写错误、格式问题、模糊图像和方向不佳的文档等“嘈杂”现实世界数据。这减少了企业在数据预处理上的时间和成本。
  • 搜索手写和扫描文档:该模型能够搜索手写文件和扫描文档,无需复杂的预处理。

企业级应用与安全性

  • 部署灵活性:Embed 4 可以在虚拟私有云(VPC)或企业内部技术堆栈上部署,确保数据安全。
  • 行业优化:该模型针对金融、医疗保健和制造业等受监管行业进行了优化,能够理解这些行业的特定数据。

性能提升

  • 准确性与效率:Embed 4 在跨数据类型的准确性方面表现出色,能够扩展以满足大型组织的需求。它还可以创建压缩数据嵌入,帮助企业节省高达 83% 的存储成本。
  • 实际应用效果:例如,客户 Hunt Club 在使用 Embed 4 后,发现其性能比上一代模型 Embed 3 提高了 47%。

应用场景

Embed 4 可广泛应用于金融、医疗保健、制造业等行业,支持投资者演示、尽职调查文件、临床试验报告、维修指南和产品文档等多种场景。

总体而言,Embed 4 是一款为企业级应用设计的强大工具,能够显著提升多模态数据的搜索和处理能力。

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