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Cohere ©2026

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EMBED

安全なAI検索で企業データを活性化

Embedはテキストと画像を埋め込みに変換し、検索システム、RAGアーキテクチャ、エージェンティックアプリケーションにおけるセマンティック検索を可能にします。これにより、企業全体で回答、洞察、アクションを強化します。

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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に関連するコンテンツの取得から、エージェントがタスクに不可欠なコンテキストを抽出することまで、Embedはデータ全体で迅速かつ正確な検索を可能にします。

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  • RAG精度
  • 検索アップグレード

エンタープライズAIエージェントを強化

ビジネスを理解し、推論、ツール使用、およびエンタープライズドメイン全体での生成をサポートするために適切なデータを取得するAIエージェントを強化します。

AIエージェントUI
AIエージェントUI

Embedについて詳しく知る

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実世界のAIシステムにおけるセマンティック検索の基盤

複雑さとスケールに対応するように構築されたEmbedは、ノイズの多い多言語およびマルチモーダルデータ全体で正確な検索を実現します。

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ビジネス文書向けに構築

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 — 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

設計段階から多言語対応

Embed は、クエリとソース言語が一致しない場合でも、100 以上の言語で関連コンテンツを取得します。言語を特定したり翻訳したりする必要なく、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 以上の言語で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 以上の言語で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、チャート、ダッシュボード、デザインファイルをテキストブロックと同様に検索可能にします。

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、チャート、ダッシュボード、デザインファイルをテキストブロックと同様に検索可能にします。
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、チャート、ダッシュボード、デザインファイルをテキストブロックと同様に検索可能にします。

業界固有のパフォーマンス

Embed は、財務報告書から医療記録まで、高コンテキストのビジネスコンテンツを正確に処理し、クエリキーワードに一致するものだけでなく、最も関連性の高いものを抽出します。

Embed は、財務報告書から医療記録まで、高コンテキストのビジネスコンテンツを正確に処理し、クエリキーワードに一致するものだけでなく、最も関連性の高いものを抽出します。
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安全、高速、信頼性—本番環境対応の検索に必要なすべて

  • プライベートにデプロイ可能: 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を実行して、機密データを安全に保つことができます。また、主要なクラウドサービスを介してデプロイすることも可能です。
  • 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が削減され、数十億の埋め込みのスケールでパフォーマンスが向上します。
  • 本番環境での堅牢性: ノイズの多い、多言語、マルチモーダルのエンタープライズデータ全体で正確な結果を提供します。断片化されているか、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

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North

Command A、Compass、Embed、Rerankによって強化されたNorthは、安全なAIエージェント、高度な検索、そして最先端の生成型AIをすべて一か所に集め、あなたの働き方を変革します。

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Compass

セキュリティを妥協することなく、インテリジェントな検索と発見システムでデータの可能性を解放します。

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グローバル組織が検索と取得のためにEmbedを選択

Agora Logo

“Agora is an AI search engine that makes it easy to shop across 35,000 online stores in one place. We are blown away by Embed 4’s ability to accurately surface relevant products to search queries. E-commerce data is complex, containing images and multifaceted text descriptions. Being able to represent our products in a unified embedding makes our search faster and our internal tooling more efficient."

— Param Jaggi, Founder

Abstract image of an Escher-like staircase in hues of pink, blue, and purple
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— Param Jaggi, Founder

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データを活用する準備はできていますか?

Embedがあなたのスタックにどのように統合され、検索精度を向上させ、本番環境にスケールするかをチームに相談してください。

  • Embedがあなたの言語、フォーマット、ドメイン全体でどのようにパフォーマンスを発揮するかを確認してください

  • Embed、Command、RerankがRAGやエージェントパイプラインでどのように連携できるかを探索してください

  • あなたのインフラとセキュリティニーズに合った適切なデプロイパスを決定してください

  • Embedの統合と、セマンティック検索および検索の本番環境へのスケーリングに関するサポートを受けてください

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