Cohere Cohere Embed v3
Cohere Embed v3 erzeugt hochwertige Text-Embeddings für Suche, Clustering und Empfehlungen.
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01
What is Cohere Embed v3?
Cohere Embed v3 von Cohere kodiert Text in dichte Vektoren für Retrieval und Analysen. Ideal für RAG-Pipelines, semantische Suche, Empfehlungen und Themenscans über Sprachen hinweg. Optimiert für Qualität und Latenz und skalierbar für große Korpora.
02
Technical Specifications
Context Window
512 Token
Max Output
1024-dimensionale Vektoren
Training Cutoff
2024
Active
Active
03
Capabilities
Hochwertige Text-Embeddings für Suche und Clustering
Unterstützt mehrsprachige Eingaben
Optimiert für niedrige semantische Retrieval-Latenz
04
Benchmark Scores
MTEB Average
62.3%Dimension
1024Max Input
512Compression Quality
98%Languages
100+Throughput
High05
Pros & Cons
Pros
- Starke Retrieval-Qualität
- Schnelle Inferenz und kompakte Vektoren
- Funktioniert über mehrere Sprachen hinweg
Cons
- Kein generatives Modell
- Benötigt gutes Chunking zur Vermeidung von Drift
- Qualität hängt von Index-Settings downstream ab
06
Features
01
Semantische Suche
Kodiert Anfragen und Dokumente in denselben Vektorraum.
02
Multitask
Ein einziges Embedding für Suche, Empfehlungen und Clustering.
03
Skalierbar
Niedrige Latenz und kompakte Vektoren für große Korpora.
07
Use Cases
01
RAG-Indexierung
Wissensbasen einbetten für präzises Retrieval-Augmented Generation.
02
Empfehlungen
Ähnliche Inhalte clustern und relevante Items hervorheben.
03
Analytik
Themen, Intentionen und Anomalien in Textströmen erkennen.
09
FAQ
10