Cohere

AI 与机器学习

生成文本、重排结果并构建企业搜索——Neotask 通过 OpenClaw 发挥 Cohere 的 NLP 套件。

你能做什么

文本生成和聊天

调用 Cohere 的 Command 模型进行文本生成、摘要和聊天。控制温度、停止顺序和输出格式 — Neotask 根据您的任务描述处理参数调整。

语义嵌入

使用 Cohere Embed 为文档、查询或代码生成高质量的嵌入。指定输入类型和模型，并将输出直接通过管道传输到向量存储中。

搜索质量重新排名

通过 Cohere Rerank 传递初始搜索结果，提高检索精度。描述查询和候选文档 - Neotask 构建重新排序调用并返回具有相关性分数的重新排序列表。

文本分类

微调或使用 Cohere 的小样本分类来对支持票证、电子邮件或文档进行分类。用自然语言定义标签，并让 Neotask 处理 API 格式。

使用和计费监控

按端点、型号和日期清楚地了解您的 Cohere 令牌消耗情况。在昂贵的分类作业或失控的生成循环耗尽您的配额之前发现它们。

尝试询问

  • “使用 Cohere Command 总结这份合同并强调关键义务”
  • “使用 cohere embed-english-v3.0 为这 300 条客户评论生成嵌入”
  • “对‘企业数据加密’查询的这 20 个搜索结果重新排序”
  • “将这些支持票证分类为：计费、技术、帐户和其他”
  • “这个月我在 Cohere 使用了多少代币？”
  • “以专业的语气生成该产品描述的三个变体”
  • “Cohere 的嵌入英语模型和嵌入多语言模型有什么区别？”
  • “使用 Command R+ 运行聊天完成并以 JSON 格式返回响应”

    • 专业提示

  • 使用 Cohere Rerank 作为任何矢量搜索之上的第二阶段检索器 - 要求 Neotask 将其连接到您现有的管道中
  • 调用 Embed（search_document 与 search_query）时指定 input_type，以显着提高检索质量
  • Cohere 的多语言嵌入模型可处理 100 多种语言 - 将其用于国际内容，无需单独的嵌入管道
  • 以 96 个示例为一组的批量分类作业，以达到 Cohere 的最佳吞吐量窗口
  • 将 Command R+ 与 Pinecone 或 Weaviate 索引相结合，实现完全托管的 RAG 管道，无需基础设施开销

    • Works Well With