Компания Cohere выпустила четвёртую версию своей модели встраивания — Embed 4, разработанную с акцентом на работу с крупными и неструктурированными массивами данных. Это обновление стало логичным продолжением Embed 3 и расширило мультимодальные возможности, сохранив при этом фокус на применении в корпоративной среде.
Одной из ключевых особенностей Embed 4 стало контекстное окно объёмом 128 000 токенов, что позволяет обрабатывать документы размером до 200 страниц без необходимости в сложной предварительной подготовке данных. Модель адаптирована для задач расширенной генерации на основе поиска (RAG), которая остаётся важной частью современных ИИ-агентов.
В своём блоге Cohere отмечает, что ранее существующие модели не справлялись с полноценной обработкой мультимодального бизнес-контента, из-за чего компании были вынуждены строить громоздкие системы предварительной обработки. Embed 4 устраняет эту необходимость, помогая пользователям находить скрытые инсайты в больших объёмах данных, ранее недоступных через стандартный поиск.
Модель может быть развёрнута как в локальной инфраструктуре компаний, так и в защищённых виртуальных облаках, что особенно важно для организаций, работающих с конфиденциальной информацией.
Embed 4 позволяет преобразовывать документы и другие источники в векторные представления, которые затем используются ИИ-агентами для точных и контекстуальных ответов на запросы.
Cohere подчёркивает, что новая модель оптимизирована для регулируемых отраслей — таких как финансы, здравоохранение и промышленность. Она учитывает требования к безопасности и точности в этих сферах, а также устойчива к «шуму» в данных — орфографическим ошибкам, неидеальному форматированию и другим характерным особенностям реальной корпоративной информации.
Embed 4 от Cohere: универсальный инструмент для корпоративных задач и ИИ-поиска
Организации могут применять модель Embed 4 для решения широкого круга задач — от подготовки инвесторских презентаций и составления аудиторских отчётов до анализа клинических испытаний, создания технической документации и руководств по ремонту.
Как и её предшественница, Embed 4 поддерживает более 100 языков, что делает её универсальной для глобального бизнеса.
Компания Agora, один из клиентов Cohere, внедрила Embed 4 в свою ИИ-поисковую систему и отметила, что модель значительно повысила точность рекомендаций товаров.
По мнению Cohere, Embed 4 открывает новые возможности для ИИ-агентов и помощников, превращаясь в оптимальный инструмент поиска в рамках корпоративной среды.
Кроме того, Embed 4 создаёт компактные векторные представления, что помогает сократить затраты на хранение данных.
Сценарии использования модели часто включают генерацию ответов через поиск с расширенной генерацией (RAG), когда ИИ-агенты получают доступ к конкретным документам для выполнения задач. Такой подход повышает точность и снижает вероятность генерации некорректных или вымышленных ответов.
Embed 4 конкурирует с другими современными моделями, включая Qodo-Embed-1-1.5B от Qodo и решения от Voyage AI, компанию которой недавно приобрёл поставщик баз данных MongoDB.
Одной из ключевых особенностей Embed 4 стало контекстное окно объёмом 128 000 токенов, что позволяет обрабатывать документы размером до 200 страниц без необходимости в сложной предварительной подготовке данных. Модель адаптирована для задач расширенной генерации на основе поиска (RAG), которая остаётся важной частью современных ИИ-агентов.
В своём блоге Cohere отмечает, что ранее существующие модели не справлялись с полноценной обработкой мультимодального бизнес-контента, из-за чего компании были вынуждены строить громоздкие системы предварительной обработки. Embed 4 устраняет эту необходимость, помогая пользователям находить скрытые инсайты в больших объёмах данных, ранее недоступных через стандартный поиск.
Модель может быть развёрнута как в локальной инфраструктуре компаний, так и в защищённых виртуальных облаках, что особенно важно для организаций, работающих с конфиденциальной информацией.
Embed 4 позволяет преобразовывать документы и другие источники в векторные представления, которые затем используются ИИ-агентами для точных и контекстуальных ответов на запросы.
Cohere подчёркивает, что новая модель оптимизирована для регулируемых отраслей — таких как финансы, здравоохранение и промышленность. Она учитывает требования к безопасности и точности в этих сферах, а также устойчива к «шуму» в данных — орфографическим ошибкам, неидеальному форматированию и другим характерным особенностям реальной корпоративной информации.
Embed 4 от Cohere: универсальный инструмент для корпоративных задач и ИИ-поиска
Организации могут применять модель Embed 4 для решения широкого круга задач — от подготовки инвесторских презентаций и составления аудиторских отчётов до анализа клинических испытаний, создания технической документации и руководств по ремонту.
Как и её предшественница, Embed 4 поддерживает более 100 языков, что делает её универсальной для глобального бизнеса.
Компания Agora, один из клиентов Cohere, внедрила Embed 4 в свою ИИ-поисковую систему и отметила, что модель значительно повысила точность рекомендаций товаров.
По мнению Cohere, Embed 4 открывает новые возможности для ИИ-агентов и помощников, превращаясь в оптимальный инструмент поиска в рамках корпоративной среды.
Кроме того, Embed 4 создаёт компактные векторные представления, что помогает сократить затраты на хранение данных.
Сценарии использования модели часто включают генерацию ответов через поиск с расширенной генерацией (RAG), когда ИИ-агенты получают доступ к конкретным документам для выполнения задач. Такой подход повышает точность и снижает вероятность генерации некорректных или вымышленных ответов.
Embed 4 конкурирует с другими современными моделями, включая Qodo-Embed-1-1.5B от Qodo и решения от Voyage AI, компанию которой недавно приобрёл поставщик баз данных MongoDB.
