检索增强生成（RAG）结合MongoDB Atlas和Cohere Command R+，为开发上下文相关的AI应用提供解决方案。该架构涵盖文档处理、向量存储、语义检索和基于检索信息生成答案，确保生成的回答准确且相关，帮助开发者构建高效、可扩展的AI系统。

RAG（检索增强生成）结合大型语言模型与外部知识源，提升对话AI的准确性和相关性。本文介绍了如何使用LangChain、Milvus、Fireworks AI Llama 3.1和Cohere构建RAG聊天机器人，包括安装、设置和优化步骤，实现基于自定义知识库的问答功能。

语义搜索是一种利用AI模型理解用户查询意图和上下文的高级搜索技术。本文介绍如何在PostgreSQL数据库中使用Cohere的嵌入模型实现语义搜索，包括设置数据库、加载数据集和生成嵌入。通过比较查询和文档的嵌入，系统能够返回最相关的结果，从而提高信息检索的准确性。

Cohere 是一家专注于企业级 AI 解决方案的公司，2024 年取得多项突破，包括开源工具包和多语言模型。其生成式 AI 模型 Command R 和 Command R+ 更新了多语言支持和安全模式，提升了客户支持和决策效率。此外，Cohere 推出了 Embed 3 和 API V2，简化了开发者体验，并完成了 5 亿美元融资，推动 AI 技术的普及与应用。

随着电子商务的发展，理解客户意图变得至关重要。本文介绍了如何利用Cohere的Command模型和Gradio构建意图识别系统，以提升购物体验。该系统能够准确理解复杂的自然语言查询，提取相关信息并实时分析用户意图，展示了大型语言模型在电子商务中的应用潜力。

Cohere将其企业级大型语言模型（LLMs）集成到pgai PostgreSQL扩展中，支持语义搜索、检索增强生成（RAG）和推理等任务。此合作为企业AI应用提供了强大的解决方案。

Cohere推出了提示词优化器，可帮助AI工程师优化生成模型的提示词。该工具通过自定义的优化和评估循环，提高了模型的性能。使用提示词调优器可以提高工作效率，并在企业用例中平均提升了11.5%。该工具现已在Cohere仪表板上开放公测。

Cohere专注于为企业市场构建人工智能产品，采用成本高效的模型构建结构。首席执行官Aidan Gomez强调竞争和人类监督在人工智能应用中的重要性。信任、可控性和负责任的部署被重点强调。

Cohere加入了MongoDB的AI应用程序计划（MAAP），以帮助组织构建和部署大规模的生成式AI应用。Cohere的AI套件支持检索增强生成（RAG）并提供10种语言的多语言覆盖。该合作伙伴关系将使公司能够将Cohere的语言模型整合到其运营中，并克服实施挑战。MAAP提供了一个战略框架，用于设计改善生产力和用户体验的AI解决方案。Cohere的模型可扩展，并可与MongoDB的技术一起使用，提供高效和安全的AI解决方案。

Cohere是一家领先的企业AI平台，提供大型语言模型（LLMs）和文本生成和嵌入模型。其模型在性能和成本之间提供最佳平衡，并可在生产环境中大规模部署。Cohere的平台与云无关，可通过API和流行的云托管服务访问，并可部署在VPC或本地。Cohere的Embed 3和Rerank 3模型可与MongoDB Atlas Vector Search一起使用，构建先进的语义搜索系统。

AWS re:Invent 2023正式推出了Amazon Bedrock知识库，可安全连接Amazon Bedrock中的基础模型（FM）与公司数据进行检索增强生成（RAG）。知识库已多次更新，包括添加了更多的嵌入模型和向量存储选项。最近的更新包括支持Amazon Aurora PostgreSQL兼容版本和Pinecone作为自定义向量存储选项。Amazon Aurora PostgreSQL提供高吞吐量并支持向量操作。Pinecone提供了无服务器选项。Amazon OpenSearch无服务器也进行了更新，以降低开发和测试工作负载成本。