Cohere Cohere Embed v3
Cohere Embed v3 genera embeddings de texto de alta calidad para búsqueda, clustering y recomendaciones.
What is Cohere Embed v3?
Cohere Embed v3 de Cohere codifica texto en vectores densos para recuperación y analítica. Úsalo en pipelines RAG, búsqueda semántica, recomendaciones y detección de temas en múltiples idiomas. Optimizado para calidad y latencia, escala a grandes corpus.
Technical Specifications
512 tokens
1024 vectores de dimensión
2024
Active
Capabilities
Benchmark Scores
Pros & Cons
Pros
- Alta calidad en recuperación
- Inferencia rápida y vectores compactos
- Funciona en múltiples idiomas
Cons
- No es un modelo generativo
- Requiere buen chunking para evitar desviaciones
- La calidad depende de la configuración del índice
Features
Búsqueda semántica
Codifica consultas y documentos en el mismo espacio vectorial.
Multi-tarea
Usa un solo embedding para búsqueda, recomendaciones y clustering.
Escalable
Baja latencia y vectores compactos para grandes corpus.
Use Cases
Indexación RAG
Genera embeddings de bases de conocimiento para recuperación precisa en RAG.
Recomendaciones
Agrupa ítems similares y muestra contenido relevante.
Analítica
Detecta temas, intención y anomalías en flujos de texto.