Cohere Cohere Embed v3
Cohere'in Enterprise-Grade Embedding Modeli. Özelleştirilebilir compression ve çok dilli destek.
Cohere Embed v3 Nedir?
Cohere Embed v3, enterprise uygulamaları için özel olarak tasarlanmış gelişmiş bir text embedding modelidir. Model, metinleri 1024 boyutlu yüksek kaliteli vektörlere dönüştürür ve özellikle çok dilli uygulamalar için optimize edilmiştir. 100+ dilde tutarlı ve yüksek kaliteli embeddings üretebilir. Cohere Embed'in en güçlü özelliği, "compression aware training" teknolojisidir. Bu sayede vektör boyutunu ihtiyaca göre küçültebilir ve depolama maliyetlerini %75'e kadar azaltabilirsiniz - doğruluk kaybı olmadan. Ayrıca "embed-english" ve "embed-multilingual" olmak üzere özelleştirilmiş modeller sunar. Enterprise RAG sistemleri, semantik arama motorları, çok dilli chatbot'lar ve büyük ölçekli bilgi erişim sistemleri için ideal bir çözümdür.
Teknik Özellikler
512 token
1024 boyutlu vektör
2024
Aktif
Yetenekler
Benchmark Skorları
Avantajlar & Dezavantajlar
Avantajlar
- Compression aware training
- Mükemmel çok dilli destek
- Input type specification
- Self-hosted seçeneği
- Enterprise güvenlik
- Fine-tuning desteği
Dezavantajlar
- OpenAI'den biraz daha düşük doğruluk
- Daha düşük maksimum boyut (1024 vs 3072)
- Daha kısa context window (512 token)
Özellikler
Compression Aware Training
Boyut küçültmede minimum doğruluk kaybı.
Çok Dilli Excellence
100+ dilde tutarlı yüksek kalite.
Input Type Specification
Search_document, search_query gibi özel türler.
Enterprise Güvenlik
SOC 2, GDPR uyumlu, self-hosted opsiyonu.
Fine-tuning
Domain-specific uygulamalar için özelleştirme.
Yüksek Throughput
Büyük ölçekli uygulamalar için optimize.
Kullanım Alanları
Enterprise RAG
Kurumsal bilgi erişim ve chatbot sistemleri.
Çok Dilli Arama
Global uygulamalar için semantik arama.
Doküman Sınıflandırma
Büyük belge koleksiyonlarının otomasyonu.
Öneri Sistemleri
E-ticaret ve içerik platformları için.
Fraud Detection
Benzerlik analizi ile sahtecilik tespiti.
Örnek Kod
import cohere
co = cohere.Client('your-api-key')
# Basit embedding
response = co.embed(
model='embed-english-v3.0',
texts=["Veni AI yapay zeka platformu"],
input_type='search_document'
)
embeddings = response.embeddings
print(f"Boyut: {len(embeddings[0])}") # 1024
# Çok dilli embedding
response = co.embed(
model='embed-multilingual-v3.0',
texts=[
"Hello world",
"Merhaba dünya",
"Bonjour le monde"
],
input_type='classification'
)
# Compression ile boyut küçültme
response = co.embed(
model='embed-english-v3.0',
texts=["Metin"],
input_type='search_query',
embedding_types=['float'],
truncate='END'
)
# Boyutu manuel küçült (compression aware training sayesinde minimal kayıp)
full_embedding = response.embeddings[0]
compressed = full_embedding[:256] # 1024'ten 256'ya
print(f"Compressed boyut: {len(compressed)}")