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Embed 5 출시: 최첨단 검색 기능 - Pro 및 Fast 티어에서 이용 가능

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EMBED

Embed 5 출시

첨단 임베딩 모델이 텍스트와 이미지를 풍부한 시맨틱 표현으로 변환하여 엔터프라이즈 검색, RAG, 에이전틱 리트리버를 강화합니다. 이제 Pro 및 Fast 티어에서 이용 가능합니다.

블로그 읽기

보안 AI 검색으로 기업 데이터 활성화

보안 AI 검색으로 기업 데이터 활성화

전 세계 업계 리더와 개발자의 신뢰를 받는 Cohere

분산된 데이터를 실행 가능한 지식으로 전환

Q&A에 필요한 관련 콘텐츠를 가져오고 에이전트에게 중요한 작업 맥락을 제시하는 등, Embed는 데이터 전반에 걸쳐 빠르고 정확한 검색 기능을 제공합니다.

AI Agents
RAG Accuracy
Upgraded Search

엔터프라이즈 AI 에이전트 강화

비즈니스 이해를 바탕으로 적절한 데이터를 검색하여 추론, 도구 활용, 생성 작업을 지원하는 AI 에이전트를 구축하세요.

AI 에이전트 UI

AI 에이전트 UI

실제 AI 시스템을 위한 시맨틱 검색 기반

복잡성과 확장성을 처리하도록 설계된 Embed는 시끄럽고 다국어이며 멀티모달한 데이터 전반에 걸쳐 정확한 검색 결과를 제공합니다.

비즈니스 문서에 최적화

텍스트, 그래프, 표가 포함된 멀티모달 문서에 대한 단일 임베딩을 생성하여 파이프라인을 간소화하고 데이터 전처리 과정을 제거함으로써 정확도를 향상합니다.

텍스트, 그래프, 표가 포함된 멀티모달 문서에 대한 단일 임베딩 생성

텍스트, 그래프, 표가 포함된 멀티모달 문서에 대한 단일 임베딩 생성

다국어 기본 설계

Embed은 쿼리와 소스 언어가 일치하지 않아도 100개 이상의 언어로 관련 콘텐츠를 검색합니다. — 언어 식별이나 번역 없이도 정확한 결과를 제공합니다.

Embed은 쿼리와 소스 언어가 일치하지 않아도 100개 이상의 언어로 관련 콘텐츠를 검색합니다.

Embed은 쿼리와 소스 언어가 일치하지 않아도 100개 이상의 언어로 관련 콘텐츠를 검색합니다.

고급 이미지 이해

시각적 자산과 텍스트 콘텐츠를 동일한 임베딩 공간에 매핑하여 차트, 대시보드, 디자인 파일도 텍스트 블록과 동일하게 검색 가능하게 합니다.

시각적 자산과 텍스트 콘텐츠를 동일한 임베딩 공간에 매핑하여 차트, 대시보드, 디자인 파일도 텍스트 블록과 동일하게 검색 가능하게 합니다.

시각적 자산과 텍스트 콘텐츠를 동일한 임베딩 공간에 매핑하여 차트, 대시보드, 디자인 파일도 텍스트 블록과 동일하게 검색 가능하게 합니다.

산업별 성능

Embed은 금융 보고서부터 의료 기록까지 고맥락 비즈니스 콘텐츠를 정확하게 처리하여 쿼리 키워드와 일치하는 것뿐만 아니라 가장 관련성 높은 결과를 제공합니다.

Embed은 금융 보고서부터 의료 기록까지 고맥락 비즈니스 콘텐츠를 정확하게 처리하여 쿼리 키워드와 일치하는 것뿐만 아니라 가장 관련성 높은 결과를 제공합니다.

Embed은 금융 보고서부터 의료 기록까지 고맥락 비즈니스 콘텐츠를 정확하게 처리하여 쿼리 키워드와 일치하는 것뿐만 아니라 가장 관련성 높은 결과를 제공합니다.

보안, 속도, 신뢰성 — 프로덕션 준비를 위한 모든 요소

프라이빗 배포 가능: 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 또는 온프레미스 환경에서 Embed를 실행하여 민감한 데이터를 안전하게 보호하거나 주요 클라우드 서비스를 통해 배포할 수 있습니다.
대규모 효율성: 품질 저하 없이 임베딩을 최대 96%까지 압축하여 벡터 데이터베이스 저장 비용을 절감하고 수십억 개의 임베딩 규모에서 성능을 향상합니다.
강력한 프로덕션 성능: 노이즈가 있는 데이터, 다국어 데이터, 멀티모달 엔터프라이즈 데이터에서도 정확한 결과를 제공하며, 조각난 데이터나 도메인별 특정 데이터에서도 우수한 성능을 발휘합니다.

Embed 기반의 업무 환경 솔루션

Image for Context

North

Command, Compass, Embed, Rerank를 기반으로 하는 North는 보안 AI 에이전트, 고급 검색, 선도적인 생성형 AI를 한 곳에서 제공하여 업무 방식을 혁신합니다.

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Compass

보안성을 저하하지 않으면서 데이터의 잠재력을 해제하는 지능형 검색 및 탐색 시스템입니다.

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글로벌 기업들이 검색 및 정보 검색을 위해 Embed를 선택하는 이유

“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