Cohere Cohere Embed v3
Cohere Embed v3 genera embedding testuali di alta qualità per ricerca, clustering e raccomandazioni.
What is Cohere Embed v3?
Cohere Embed v3 di Cohere codifica il testo in vettori densi per recupero e analisi. Usalo per pipeline RAG, ricerca semantica, raccomandazioni e rilevamento dei temi in più lingue. Ottimizzato per qualità e latenza, ideale per scalare su grandi corpora.
Technical Specifications
512 token
Vettore a 1024 dimensioni
2024
Active
Capabilities
Benchmark Scores
Pros & Cons
Pros
- Ottima qualità di recupero
- Inferenza rapida e vettori compatti
- Funziona in più lingue
Cons
- Non è un modello generativo
- Richiede un buon chunking per evitare drift
- La qualità dipende dalle impostazioni dell’indice a valle
Features
Ricerca semantica
Codifica query e documenti nello stesso spazio vettoriale.
Multi-task
Un unico embedding per ricerca, raccomandazioni e clustering.
Scalabile
Bassa latenza e vettori compatti per grandi corpora.
Use Cases
Indicizzazione RAG
Esegui embedding delle knowledge base per un recupero accurato nella generazione aumentata da ricerca.
Raccomandazioni
Raggruppa elementi simili e mostra contenuti rilevanti.
Analytics
Rileva temi, intenti e anomalie nei flussi testuali.