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Elasticsearch open Inference API 增加了对 Cohere Rerank 3 模型的支持
Cohere 的重排方法Cohere 通过他们的新 Rerank 模型取得了惊人的成果。在测试中，Cohere 报告称，特别是重排模型从长上下文中受益。 使用 Elasticsearch 和 Cohere 构建 RAG 实现现在您已经对如何利用这些能力有了一般性的了解，让我们来看一个使用 Elasticsearch 和 Cohere 构建 RAG 实现的例子 您需要一个 Cohere 账户，并且需要对 Cohere Rerank 端点 有一定的了解。如果您打算使用 Cohere 的最新生成模型 Command R+，请熟悉 Chat 端点。 PUT _inference/rerank/cohere_rerank { "service": "cohere", "service_settings": { "api_key": <API-KEY Cohere 的生成模型能力现在您已经准备好了一套经过语义重排的文档集，可以用来为您选择的大型语言模型的响应提供基础！我们推荐 Cohere 的最新生成模型 Command R+。
94811编辑于 2024-04-14 - 来自专栏网络日志
Cohere发布Command R+：支持中文，1040亿参数，性能媲美GPT-4，RAG和工具应用领先
前言 4月5日,知名AI公司Cohere正式发布了一款全新的大型语言模型(LLM)——Command R+。 优化的检索增强生成(RAG)能力 作为Cohere旗下的旗舰模型,Command R+在检索增强生成(RAG)能力上进行了全面优化和升级。 总结 总的来说,Cohere发布的Command R+无疑是目前开源LLM领域的一匹黑马。
2.3K10编辑于 2024-05-29 - 来自专栏新智元
比Transformer好用！前谷歌大脑员工创业公司获4000万美元融资，Hinton、李飞飞等支持
---- 新智元报道 来源：网络 编辑：David 【新智元导读】NLP模型提供商Cohere宣布获得4000万美元A轮融资。 近日，自然语言处理 (NLP) 预训练模型提供商 Cohere 宣布了 4000 万美元的 A 轮融资。 Index 合伙人 Mike Volpi 加入 Cohere 董事会。 GPT-3是“作文机器”，Cohere是“全能机器” 而与另一个广受欢迎的NLP模型GPT-3相比，Cohere也有一些相似之处，GPT-3在去年发布时凭借其显示出了令人惊叹的文本生成能力。 为此，Cohere开发了新工具，并投入大量时间来确保模型不会摄取到这些不良数据。Cohere在模型发布前会实施质量控制测试，查找问题，在模型发布后也会继续监控。
62730发布于 2021-09-17 - 来自专栏机器之心
Transformer作者离职创业的公司，想从老东家谷歌再拿2亿美元融资
Cohere 成立于 2019 年，开发人员可以使用其开发的自然语言处理软件为企业构建人工智能应用程序，包括聊天机器人工具和其他可以理解人类语音和文本的功能。 因此，Cohere 的使命就是构建一种能够理解世界的机器，并让所有人安全地使用它们。 Cohere 的创始人包括 Nick Frosst、Ivan Zhang 和 Aidan Gomez。 Cohere 表示，他们已经做出了一个可以在不同的库中使用的 API。 据知情人士透露，在最新一轮的融资洽谈中，Cohere 还与芯片制造商英伟达就潜在的战略投资进行了讨论。 就 Cohere 而言，目前我们还无法得知这家公司从任何潜在的新融资中获得的估值。Cohere、谷歌和英伟达都没有回应记者的置评请求。
47630编辑于 2022-12-15 - 来自专栏HuggingFists
HuggingFists-低代码玩转LLM-腾讯云RAG(2)
完整视频《玩转数据之低代码LLM 腾讯云RAG》前序环境准备 在Cohere网站注册申请API访问账号。添加Cohere访问账号1. 我们在流程后加入了一个Cohere的文本重排算子，该算子用于对从向量库中检索到的结果与问题进行优化重排。Cohere文本重排 我们为算子设置预先申请好的访问账号”Cohere”。 选中Cohere提供的文本重排模型，Cohere缺省提供的是以英文为基础的文本重排模型。 每个文本在Cohere的文本重排算法中被视为一个文档。运行结果从输出结果的图中我们可以看到，我们认定的能够更好回答问题的相关文本部分被排在了输出结果的首位。 实验中，我们引入了Cohere的文本重排算法，用于优化文本的相关度排序，减小提交到大语言模型的提示上下文的长度。
46900编辑于 2024-02-20 - 来自专栏机器之心
350亿参数、开放权重，Transformer作者创业后推出新大模型
Cohere 推出的模型名为「Command-R」，参数量为 35B，它是一个针对大规模生产工作负载的全新大语言模型研究版本。 目前，Cohere 在 Huggingface 上开放了模型权重。 同时，Cohere 的 Rerank 模型有助于进一步提高检索到信息的价值，优化相关性和个性化等自定义指标的结果。 此次升级还降低了 Cohere 托管 API 的价格，并显著提高了 Cohere 私有云部署的效率。 不久后，Cohere 还将放出一份简短的技术报告，展示更多模型细节。
45910编辑于 2024-03-18 - 来自专栏ytkah
如何屏蔽各大AI公司爬虫User Agent
10%的大站屏蔽了它 User-agent: ChatGPT-User Disallow: / cohere-ai Cohere 是一家提供高级 LLM（大型语言模型）访问权限的公司，其他公司可利用这些 cohere-ai 是一个未经确认的代理，可能由 Cohere 的人工智能聊天产品在需要检索互联网内容时根据用户prompts提示派遣。 1%的大站屏蔽了它 User-agent: cohere-ai Disallow: / Google-Extended Google-Extended 是谷歌用来下载人工智能训练内容的网络爬虫，用于其人工智能产品
53810编辑于 2023-12-31 - 来自专栏新智元
美国「AI四小龙」堵大厂门口挖人，大牛组团跑路跳槽
国外坊间传闻啊，有那么四家资金雄厚、又名气响亮的人工智能新势力公司——Inflection、Cohere、Adept和Anthropic。 Cohere：办公室开在DeepMind家门口抢人 Cohere正和Inflection争抢得火热。 Cohere由Aidan Gomez、Ivan Zhang和Nick Frosst于2019年在多伦多创立。 要说Cohere可是相当的厉害，尤其是A轮融资。 显然，Cohere也是这么想的，加之两位大牛的学术背景，从英国顶尖大学中寻找有前途的新人应该不是什么难事。
97230编辑于 2022-06-14 - 来自专栏云云众生s
无需锁定的向量搜索：为什么开发者喜欢ClickHouse
lines to get the data in the parquet files SELECT * FROM url('https://huggingface.co/datasets/Cohere 0 INSERT INTO wiki_emb SELECT * FROM ( SELECT * FROM url('https://huggingface.co/datasets/Cohere train/0000.parquet', 'Parquet') UNION ALL SELECT * FROM url('https://huggingface.co/datasets/Cohere 我将把它分成两个步骤，首先使用 Python 将搜索查询转换为向量： # Install the Cohere Python SDK # pip install cohere import cohere # Initialize the Cohere client with your API key api_key = 'your-api-key-here' co = cohere.Client
26700编辑于 2025-03-16 - 来自专栏Elastic Stack专栏
Elasticsearch 开放推理 API 新增 Hugging Face 原生分块支持
index="hf-semantic-text-index", query={"semantic": {"field": "infer_field", "query": query}})第六步：使用 Cohere 例如，可以通过结合使用 Hugging Face 模型创建的嵌入进行语义搜索和 Cohere 的重新排序功能来改进你的顶级搜索结果。 要使用 Cohere 重新排序，你需要一个 Cohere API 密钥。 client.inference.put( task_type="rerank", inference_id="my_cohere_rerank_endpoint", body={ "service": "cohere", "service_settings": { "api_key": <COHERE_API_KEY>,
41331编辑于 2024-09-15 - 来自专栏山行AI
langchain中的Advanced RAG和ReRank技术一览
此 PR 还引入了对以下经过验证的 RAG 技术的开箱即用支持： •查询扩展•查询压缩•使用 LLM 的查询路由•互惠排名融合[3]•重排序（Cohere Rerank[4] 集成即将在 单独的 PR[ 开始使用 示例请求 首先，让我们设置Cohere SDK： import cohere api_key = "" co = cohere.Client(api_key) 在下面的示例中，我们使用 Rerank Rerank: https://docs.cohere.com/docs/reranking [5] 单独的 PR: https://github.com/langchain4j/langchain4j /reference/rerank-1 [12] Rerank模型: https://docs.cohere.com/docs/models#rerank-beta [13] Rerank API端点: https://docs.cohere.com/reference/rerank-1 [14] Advanced RAG: https://github.com/langchain4j/langchain4j
4.7K20编辑于 2024-03-06 - 来自专栏山行AI
使用Chainlit、Qdrant和Zephyr构建用于文档问答的大型语言模型应用程序
•Cohere Re-Ranker: 通过重新排序检索到的上下文来提高相关性。利用Cohere的重新排序终端点，改善人机交互。•上下文压缩: 通过压缩和过滤基于查询上下文的文档来解决检索中的挑战。 介绍：Cohere 重新排序器 Cohere 是一家加拿大初创公司，专注于自然语言处理模型，目的是改善人机交互。他们在检索器中提供了一个重新排序的端点。 ] api_key = 您的 COHERE API KEY1 您可以在以下网址注册自己并获取API密钥：https://dashboard.cohere.com/api-keys 下载模型参数文件 从以下链接下载模型文件并保存到当前工作目录中 Cohere API密钥配置 •代码从配置文件（.env）中读取Cohere API密钥，并将其设置为环境变量。 •Cohere Rerank组件用于重新排列检索到的文档，以提高响应质量。」 初始化和用户交互 •系统提示用户上传PDF文件，并在接收到文件后进行处理。
2.2K20编辑于 2023-11-23 - 来自专栏数字孪生元宇宙
Node.js LLM中间件【IntelliNode】
Cohere 擅长生成自定义文本模型，而 OpenAI 的 ChatGPT 可增强用户交互和上下文理解。 借助 IntelliNode，开发人员可以使用 Cohere 语言模型快速生成文本、使用 ChatGPT 生成图像描述、使用 Stable Diffusion 生成图像，或者使用 Google DeepMind black and red colors';const textProductDesc = await generateProductDescription(textModelInput, MyKeys.cohere , 'cohere', 'command-xlarge-20221108');// common function to use it with any text generationasync function 企业可以通过将 DALL·E 的创意能力与 GPT-3 或 Cohere.ai 等强大的语言模型相结合来创建独特的视觉效果。
86910编辑于 2023-05-06 - 来自专栏AI进修生
Verba：终极 RAG 引擎 - 语义搜索、嵌入、矢量搜索等！
使用 Verba，通过简单的几步操作，您可以轻松探索您的数据集并提取见解，无论是在本地使用 HuggingFace 和 Ollama，还是通过 OpenAI、Cohere 和 Google 等LLM提供商进行操作 实现情况 描述 Ollama（如Llama3） ✅ 由 Ollama 提供的本地嵌入和生成模型 HuggingFace（如MiniLMEmbedder） ✅ 由 HuggingFace 提供的本地嵌入模型 Cohere （如Command R+） ✅ 由 Cohere 提供的嵌入和生成模型 Google（如Gemini） ✅ 由 Google 提供的嵌入和生成模型 OpenAI（如GPT4） ✅ 由 OpenAI 提供的嵌入和生成模型 API密钥 在启动 Verba 之前，您需要根据所选技术配置对各组件的访问，例如通过 .env 文件配置 OpenAI、Cohere 和 HuggingFace 的访问权限。 您的 API 密钥 获取对 Cohere 模型的访问权限 OLLAMA_URL 您的 Ollama 实例的 URL（例如：http://localhost:11434 ） 获取对 Ollama 模型的访问权限
61100编辑于 2024-12-02 - 来自专栏Elastic Stack专栏
将最大内积引入Lucene
一个典型的例子是由 Cohere 构建的嵌入向量。他们的向量使用幅度来提供更相关的信息。 以下是 Cohere 真实数据集的一些结果：图 3：以下是嵌入维基百科文章的 Cohere 多语言模型的结果。可在 HuggingFace 上找到。前 10 万份文档已建立索引并进行了测试。 图 4：这是 Cohere 在维基百科上的英语和日语嵌入的混合。 这两个 数据集 都可以在 HuggingFace 上找到。我们还针对一些合成数据集进行了测试，以确保我们的严谨性。 所有这些工作将很快解锁 Elasticsearch 的最大内部产品支持，并允许 Cohere 提供的模型成为 Elastic Stack 中的一等公民。
1.1K20编辑于 2023-11-24 - 来自专栏新智元
Cohere最新开源Aya-23：支持23种语言，8B35B可选
为了解决上述问题，最近，加拿大的独角兽AI公司Cohere开源了两种尺寸（8B和35B）的多语言模型Aya23，其中Aya-23-35B在所有评估任务和涵盖的语言中取得了最好成绩。 论文链接： https://cohere.com/research/papers/aya-command-23-8b-and-35b-technical-report-2024-05-23 Aya-23 作为Aya计划的一部分，Cohere最初与来自 119 个国家的 3,000 多名独立研究人员一起创建了一个庞大的多语言指令数据集Aya Collection，包含5.13 亿个提示和补全样本，并用该数据训练了一个覆盖 多语言模型Aya 23 预训练模型架构 Aya 23模型家族是一系列基于Cohere Command系列的预训练模型，模型在训练时使用了23种不同语言的文本数据；Aya-23-35B是Cohere 合成数据：使用了ShareGPT5和Dolly-15k的人工标注提示，不同的是，Aya使用了Cohere的Command R+为所有23种语言生成翻译后的ShareGPT和Dolly提示的多语言响应，最终得到了
93710编辑于 2024-06-05 - 来自专栏量子位
人类数据告急，微软OpenAI开始用AI喂AI，奥特曼放话：未来所有数据都将变成合成数据
估值20亿美元的大模型初创公司Cohere同样在用合成数据。公司CEO、经典大模型Transformer论文作者之一Aidan Gomez甚至认为： 合成数据可能加速通往“超级智能”AI系统的道路。 例如Cohere公司就尝试使用了两个大模型进行“角色扮演”对话，并将它们生成的结果做成合成数据。 这两个大模型分别扮演“数学老师”和“学生”，正在进行一堂虚拟的数学教学。 同时，Cohere安排一个人类员工在旁边监督对话生成。 一旦对话出现错误，人类员工就会插手对文本进行修正。 尽管确实还需要人力，但这比聘请科学、医学和商业方面的专家来撰写文本要便宜得多。 生成的一个“四岁儿童小说”数据集TinyStories为例，这个数据集被证明虽然只包含4岁小孩能理解的单词，但用于训练一个大模型之后，同样可以生成语法正确、阅读体验流畅的故事： 对于使用合成数据的理由，Cohere 包括Cohere等AI公司在内，有不少搞大模型的企业仍然坚持这一做法，并认为它可能生成更好的AI，甚至从中诞生出“超级智能”。 另一部分则认为，合成数据终将让AI“自食其果”。
35730编辑于 2023-09-08 - 来自专栏福大大架构师每日一题
独家解析Chroma 0.6.3：异步限流、Go并发支持，你的AI应用该升级了！
作为AI领域最热门的向量数据库之一，Chroma此次更新虽是小版本迭代，却暗藏多项性能炸弹——无论是开发者痛点的UniqueConstraintError兼容性问题，还是Cohere嵌入函数的API适配 3️⃣ 【稳定性暴击Bug修复】 • 修复Cohere嵌入函数API不兼容、OpenAPI生成错误等20+问题。 • 特别提示：hnsw的0字节分配漏洞已修复，崩溃风险归零！ 升级命令： # Docker用户 docker pull chromadb/chroma:0.6.3 # PIP用户 pip install chroma-0.6.3.tar.gz 避坑指南： • 若使用Cohere
40620编辑于 2025-03-27 - 来自专栏猫头虎博客专区
【2024年必备免费人工智能（AI）API大全】全方位解锁高效开发神器
ultra AWS 32K $18.8 $18.8 claude-3.5-sonnet AWS $3 $15 command-r+ AWS 128K $3 $15 command-r+ Cohere $2 $4 fine-tuned-command-r Cohere $2 $4 fine-tuned-model Cohere $2 $4 gpt-3.5-turbo-16k-0613 AWS 32K $1.5 $2 command-r AWS 4K $0.5 $1.5 gpt-3.5-turbo-0125 OpenAI 16K $0.5 $1.5 command-r Cohere $0.7 $0.7 mixtral-8x7b Mistral 32K $0.7 $0.7 llama-3-instruct-8b AWS $0.4 $0.6 command-light Cohere $0.3 $0.6 command-light-fine-tuned Cohere $0.3 $0.6 fine-tuned-command-light Cohere $0.3 $0.6
2.6K10编辑于 2024-11-30 - 来自专栏云云众生s
企业中关于 AI 和 ChatGPT 的 5 项重要学习
我发现当时已经有一家名为 Cohere 的多伦多公司与谷歌有密切联系，并向企业销售生成式人工智能。 Cohere 的首席执行官 Martin Kon 告诉我们：“我们正在与组织中的开发人员、AI/ML 团队合作，将这些功能引入他们的组织。”他补充说，其方法基本上与 OpenAI 不同。 Cohere 希望将我们的模型带到您感觉舒适的任何环境中。” 到目前为止，公司主要使用生成式 AI 为自己私有数据创建语义搜索引擎——无论是用于内部使用还是外部客户。相关用例是知识管理（KM）。 Cohere 甚至将其模型大小区分为星巴克杯子一样：小、中、大和超大。 它被 OpenAI 和 Cohere 用于训练他们的模型，并且也被其他高度规模化的产品使用，例如 Uber 。
26010编辑于 2024-03-27
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