Cohere

AI และ ML

เรียก Cohere API สำหรับ NLP embeddings และ generations ผ่าน Neotask

คุณสามารถทำอะไรได้บ้าง

การสร้างข้อความและการแชท

เรียกโมเดล Cohere's Command สำหรับการสร้างข้อความ การสรุป และการแชท ควบคุมอุณหภูมิ ลำดับการหยุด และรูปแบบเอาต์พุต — Neotask จัดการการปรับพารามิเตอร์ตามคำอธิบายงานของคุณ

การฝังความหมาย

สร้างการฝังคุณภาพสูงสำหรับเอกสาร การสืบค้น หรือโค้ดโดยใช้ Cohere Embed ระบุประเภทและรุ่นอินพุต และไปป์เอาต์พุตโดยตรงไปยังที่เก็บเวกเตอร์ของคุณ

การจัดอันดับใหม่เพื่อคุณภาพการค้นหา

ปรับปรุงความแม่นยำในการดึงข้อมูลโดยส่งผลการค้นหาเริ่มต้นของคุณผ่าน Cohere Rerank อธิบายแบบสอบถามและเอกสารผู้สมัคร — Neotask สร้างการเรียกอันดับใหม่และส่งคืนรายการที่เรียงลำดับใหม่พร้อมคะแนนความเกี่ยวข้อง

การจำแนกข้อความ

ปรับแต่งหรือใช้การจัดหมวดหมู่สั้นๆ ของ Cohere เพื่อจัดหมวดหมู่ตั๋วสนับสนุน อีเมล หรือเอกสาร กำหนดป้ายกำกับของคุณในภาษาธรรมชาติและให้ Neotask จัดการการจัดรูปแบบ API

การตรวจสอบการใช้งานและการเรียกเก็บเงิน

รับมุมมองที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้โทเค็น Cohere ของคุณตามตำแหน่งข้อมูล รุ่น และวันที่ ค้นหางานการจัดหมวดหมู่ที่มีราคาแพงหรือลูปการสร้างแบบควบคุมก่อนที่โควต้าของคุณจะหมด

ลองถามดู

  • "สรุปสัญญานี้โดยใช้ Cohere Command และเน้นย้ำภาระผูกพันที่สำคัญ"
  • "สร้างการฝังสำหรับบทวิจารณ์ลูกค้า 300 รายการเหล่านี้โดยใช้ cohere embed-english-v3.0"
  • "จัดอันดับผลการค้นหา 20 รายการใหม่สำหรับคำค้นหา 'การเข้ารหัสข้อมูลองค์กร'"
  • "จัดประเภทตั๋วสนับสนุนเหล่านี้เป็น: การเรียกเก็บเงิน เทคนิค บัญชี และอื่นๆ"
  • “เดือนนี้ฉันใช้โทเค็นกับ Cohere ไปกี่อันแล้ว”
  • "สร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์นี้สามรูปแบบอย่างมืออาชีพ"
  • "ความแตกต่างระหว่างโมเดลฝังภาษาอังกฤษและฝังหลายภาษาของ Cohere คืออะไร"
  • "ดำเนินการแชทให้เสร็จสิ้นด้วย Command R+ และตอบกลับในรูปแบบ JSON"

    • เคล็ดลับมือโปร

  • ใช้ Cohere Rerank เป็นตัวดึงข้อมูลระยะที่สอง นอกเหนือจากการค้นหาเวกเตอร์ใดๆ — ขอให้ Neotask เชื่อมต่อเข้ากับไปป์ไลน์ที่คุณมีอยู่
  • ระบุ input_type เมื่อเรียก Embed (search_document กับ search_query) เพื่อคุณภาพการดึงข้อมูลที่ดีขึ้นอย่างมาก
  • โมเดลฝังหลายภาษาของ Cohere จัดการได้มากกว่า 100 ภาษา — ใช้สำหรับเนื้อหาต่างประเทศโดยไม่ต้องไปป์ไลน์การฝังแยกต่างหาก
  • งานจำแนกกลุ่มเป็นกลุ่ม 96 ตัวอย่างเพื่อให้ได้ปริมาณงานที่เหมาะสมที่สุดของ Cohere
  • รวม Command R+ เข้ากับดัชนี Pinecone หรือ Weaviate ของคุณสำหรับไปป์ไลน์ RAG ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบโดยไม่มีโอเวอร์เฮดด้านโครงสร้างพื้นฐาน

    • Works Well With