Cohere

ШІ та МН

Генеруйте текст, ранжуйте результати та будуйте корпоративний пошук — Neotask задіює набір NLP-інструментів Cohere через OpenClaw.

Що ви можете робити

Генерація тексту та чат

Викликайте моделі Cohere Command для генерації тексту, підсумовування та чату. Контролюйте температуру, стоп-послідовності та формат виводу — Neotask налаштовує параметри на основі опису вашого завдання.

Семантичні ембедінги

Генеруйте високоякісні ембедінги для документів, запитів або коду за допомогою Cohere Embed. Вказуйте тип вводу та модель, та передавайте вивід безпосередньо у ваше векторне сховище.

Перерангування для якості пошуку

Покращуйте точність отримання, пропускаючи початкові результати пошуку через Cohere Rerank. Опишіть запит та документи-кандидати — Neotask створить виклик перерангування та поверне перевпорядкований список з оцінками релевантності.

Класифікація тексту

Використовуйте тонку настройку або few-shot класифікацію Cohere для категоризації тикетів підтримки, листів або документів. Визначте мітки природною мовою та дозвольте Neotask обробити форматування API.

Моніторинг використання та білінгу

Отримайте чіткий огляд споживання токенів Cohere за ендпоінтом, моделлю та датою. Виявляйте дорогі завдання класифікації або некеровані цикли генерації до того, як вони вичерпають вашу квоту.

Спробуйте запитати

  • "Підсумуй цей контракт за допомогою Cohere Command та виділи ключові зобов'язання"
  • "Згенеруй ембедінги для цих 300 відгуків клієнтів з cohere embed-english-v3.0"
  • "Перерангуй ці 20 результатів пошуку для запиту 'enterprise data encryption'"
  • "Класифікуй ці тикети підтримки за категоріями: billing, technical, account та other"
  • "Скільки токенів я використав на Cohere цього місяця?"
  • "Згенеруй три варіанти опису товару у професійному тоні"
  • "Яка різниця між моделями Cohere embed-english та embed-multilingual?"
  • "Запусти чат-завершення з Command R+ та поверни відповідь у форматі JSON"

    • Поради

  • Використовуйте Cohere Rerank як другий етап ретрівера поверх будь-якого векторного пошуку — попросіть Neotask підключити його до існуючого конвеєра
  • Вказуйте input_type при виклику Embed (search_document vs search_query) для значно кращої якості отримання
  • Мультимовна модель Cohere embed обробляє 100+ мов — використовуйте для міжнародного контенту без окремих конвеєрів ембедінгів
  • Пакетуйте завдання класифікації групами по 96 прикладів для досягнення оптимального вікна пропускної здатності Cohere
  • Поєднуйте Command R+ з вашим індексом Pinecone або Weaviate для повністю керованого RAG-конвеєра без інфраструктурних накладних витрат

    • Works Well With