Cohere Cohere Embed v3
Cohere Embed v3 为搜索、聚类和推荐生成高质量文本向量。
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01
What is Cohere Embed v3?
Cohere 的 Cohere Embed v3 将文本编码为高密度向量，用于检索与分析。 适用于 RAG 流程、语义搜索、推荐和跨语言主题检测。 在质量与延迟之间实现优化，可轻松扩展至大型语料。
02
Technical Specifications
Context Window
512 token
Max Output
1024 维向量
Training Cutoff
2024
Active
Active
03
Capabilities
用于搜索和聚类的高质量文本向量
支持多语言输入
针对语义检索延迟进行优化
04
Benchmark Scores
MTEB 平均分
62.3%维度
1024最大输入
512压缩质量
98%语言
100+吞吐
High05
Pros & Cons
Pros
- 强大的检索质量
- 推理快速、向量紧凑
- 跨语言表现稳定
Cons
- 非生成式模型
- 需要良好分块以避免语义漂移
- 质量取决于下游索引配置
06
Features
01
语义搜索
将查询与文档编码到同一向量空间。
02
多任务
使用单一向量支持搜索、推荐与聚类。
03
可扩展
低延迟、小向量，适用于大规模语料。
07
Use Cases
01
RAG 索引
为知识库生成向量，实现精准的检索增强生成。
02
推荐
聚类相似内容并呈现相关结果。
03
分析
在文本流中检测主题、意图与异常。
09
FAQ
10