Cohere Cohere Embed v3
Cohere Embed v3 génère des embeddings texte haute qualité pour la recherche, le clustering et les recommandations.
Qu'est-ce que Cohere Embed v3 ?
Cohere Embed v3 de Cohere encode le texte en vecteurs denses pour la recherche et l’analytique. Idéal pour les pipelines RAG, la recherche sémantique, les recommandations et la détection de sujets multilingues. Optimisé pour la qualité et la latence afin de gérer de vastes corpus.
Spécifications techniques
512 tokens
vecteur 1024 dimensions
2024
Actif
Capacités
Scores de benchmark
Avantages et inconvénients
Avantages
- Excellente qualité de récupération
- Inférence rapide et vecteurs compacts
- Efficace sur plusieurs langues
Inconvénients
- Pas un modèle génératif
- Nécessite un bon chunking pour éviter la dérive
- La qualité dépend des réglages de l’index aval
Fonctionnalités
Recherche sémantique
Encodez requêtes et documents dans le même espace vectoriel.
Multi‑tâches
Un seul embedding pour la recherche, les recommandations et le clustering.
Scalable
Faible latence et vecteurs compacts pour de grands corpus.
Cas d'usage
Indexation RAG
Embeddings de bases de connaissances pour une récupération augmentée précise.
Recommandations
Regroupez les éléments similaires et affichez le contenu pertinent.
Analytique
Détectez sujets, intention et anomalies dans les flux textuels.