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Embed

Embed 5 登場

最先端のテキスト埋め込みモデルが、テキストや画像を豊かな意味表現に変換し、エンタープライズ検索、RAG、エージェント型検索を強化します。ProおよびFastティアでご利用いただけます。

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安全なAI検索でエンタープライズデータを活性化
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世界中の業界リーダーや開発者から信頼されています

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断片化されたデータをアクション可能な知識に変換

Q&Aのための関連コンテンツの取得から、エージェントがタスクを遂行する上で重要なコンテキストの提示まで、Embedはデータ全体から迅速かつ正確に情報を取得します。

  • AI Agents
  • RAG Accuracy
  • Upgraded Search

エンタープライズAIエージェントを強化

自社のビジネスを理解するAIエージェントを実現。推論、ツール活用、生成をサポートする適切なデータを、エンタープライズ全体から取得します。

AIエージェントUI
AIエージェントUI

実用的なAIシステムにおける意味検索の基盤

複雑性とスケーラビリティを考慮して設計されたEmbedは、ノイズの多い多言語・マルチモーダルデータから正確な検索結果を提供します。

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ドキュメントを読む

ビジネス文書向けに設計

テキスト、グラフ、表を含むマルチモーダル文書の単一埋め込みを生成します。データの前処理を排除することで、パイプラインを簡素化し、精度を向上させます。

テキスト、グラフ、表を含むマルチモーダル文書の単一埋め込みを生成
テキスト、グラフ、表を含むマルチモーダル文書の単一埋め込みを生成

多言語対応設計

Embedは、クエリとソース言語が一致しない場合でも、100以上の言語から関連コンテンツを取得します。言語の特定や翻訳の必要なく、正確な結果を返します。

Embedは、クエリとソース言語が一致しない場合でも、100以上の言語から関連コンテンツを取得します
Embedは、クエリとソース言語が一致しない場合でも、100以上の言語から関連コンテンツを取得します

高度な画像理解

視覚的アセットとテキストコンテンツを同じ埋め込み空間にマッピングし、テキストブロックと同様に、グラフ、ダッシュボード、デザインファイルも検索可能にします。

視覚的アセットとテキストコンテンツを同じ埋め込み空間にマッピングし、テキストブロックと同様に、グラフ、ダッシュボード、デザインファイルも検索可能にします。
視覚的アセットとテキストコンテンツを同じ埋め込み空間にマッピングし、テキストブロックと同様に、グラフ、ダッシュボード、デザインファイルも検索可能にします。

業界に特化したパフォーマンス

Embedは、財務報告書から医療記録まで、ビジネス関連の高度なコンテキストを持つコンテンツを正確に処理し、クエリのキーワードに一致するものだけでなく、最も関連性の高い情報を抽出します。

Embedは、財務報告書から医療記録まで、ビジネス関連の高度なコンテキストを持つコンテンツを正確に処理し、クエリのキーワードに一致するものだけでなく、最も関連性の高い情報を抽出します。
Embedは、財務報告書から医療記録まで、ビジネス関連の高度なコンテキストを持つコンテンツを正確に処理し、クエリのキーワードに一致するものだけでなく、最も関連性の高い情報を抽出します。

セキュアで高速、信頼性抜群 — 本番環境での検索に必要なすべてを提供

  • プライベート環境でのデプロイが可能:仮想プライベートクラウド(VPC)またはオンプレミス環境でEmbedを実行し、機密データを保護します。主要なクラウドサービスを介したデプロイも可能です。
  • 大規模な効率性:品質を犠牲にすることなく、埋め込みを最大96%まで圧縮します。これにより、ベクトルデータベースのストレージコストを削減し、数十億もの埋め込みのスケールでパフォーマンスを向上させます。
  • 本番環境での堅牢性:ノイズの多いデータ、多言語データ、マルチモーダルなエンタープライズデータに対しても正確な結果を提供します。断片化されたデータやドメイン固有のデータでも同様です。

Embedを活用したワークプレイスソリューション

Image for Context

North

Command、Compass、Embed、Rerankを活用したNorthは、安全なAIエージェント、高度な検索、業界をリードする生成AIを1つのプラットフォームで提供し、働き方を変革します。

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Image for Context

Compass

セキュリティを妥協することなく、データの可能性を最大限に引き出すインテリジェントな検索・発見システムです。

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グローバル企業が検索と情報検索にEmbedを選ぶ理由

“We first stumbled upon Cohere's embedding models because we were using an OpenAI model for embedding. As an experiment, we swapped it out for Cohere’s embedding model and without making any other changes in our code base, we saw all of our metrics around accuracy of response go up.”

— Mike Gozzo, Chief Product and Technology Officer, Ada

“We first stumbled upon Cohere's embedding models because we were using an OpenAI model for embedding. As an experiment, we swapped it out for Cohere’s embedding model and without making any other changes in our code base, we saw all of our metrics around accuracy of response go up.”

— Mike Gozzo, Chief Product and Technology Officer, Ada