Cohere

AI

利用先進 AI 模型進行文字生成和分類 — Neotask 透過 OpenClaw 為您自動化 Cohere。

您可以做什麼

文本生成與聊天

呼叫 Cohere 的 Command 模型進行文本生成、摘要和聊天。控制溫度、停止序列和輸出格式——Neotask 根據您的任務描述處理參數調整。

語意嵌入

使用 Cohere Embed 為文件、查詢或程式碼生成高品質嵌入。指定輸入類型和模型，並將輸出直接導入您的向量儲存庫。

重排序以提升搜尋品質

透過將初始搜尋結果通過 Cohere Rerank 來提升檢索精確度。描述查詢和候選文件——Neotask 建構重排序呼叫並返回帶有相關性分數的重新排序列表。

文本分類

微調或使用 Cohere 的少樣本分類來分類支援工單、電子郵件或文件。用自然語言定義標籤，讓 Neotask 處理 API 格式化。

使用量與帳單監控

按端點、模型和日期清楚查看 Cohere 令牌消耗量。在昂貴的分類工作或失控的生成循環耗盡配額前發現它們。

試試這樣問

  • "使用 Cohere Command 摘要此合約並標出關鍵義務"
  • "使用 cohere embed-english-v3.0 為這 300 條客戶評論生成嵌入"
  • "為查詢 'enterprise data encryption' 重排序這 20 個搜尋結果"
  • "將這些支援工單分類為：帳單、技術、帳戶和其他"
  • "我這個月在 Cohere 上使用了多少令牌？"
  • "以專業語調生成此產品描述的三個變體"
  • "Cohere 的 embed-english 和 embed-multilingual 模型有什麼區別？"
  • "使用 Command R+ 執行聊天完成並以 JSON 格式返回回應"

    • 進階技巧

  • 將 Cohere Rerank 作為任何向量搜尋之上的第二階段檢索器——請 Neotask 將其接入您現有的管線。
  • 呼叫 Embed 時指定 input_type（search_document 與 search_query）以顯著提高檢索品質。
  • Cohere 的多語言嵌入模型處理 100+ 種語言——無需單獨的嵌入管線即可用於國際內容。
  • 以 96 個範例為一組批次處理分類工作，以達到 Cohere 的最佳吞吐量視窗。
  • 將 Command R+ 與您的 Pinecone 或 Weaviate 索引結合，建立完全管理的 RAG 管線，無需基礎設施開銷。

    • Works Well With