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使用MongoDB Atlas和Cohere Command R+构建可扩展的检索增强生成(RAG)

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。

使用MongoDB Atlas和Cohere Command R+构建可扩展的检索增强生成(RAG)

MongoDB
MongoDB · 2025-07-23T14:57:00Z
RAG聊天机器人:使用LangChain、Milvus、Fireworks AI 🔥Llama 3.1 8B指令和Cohere嵌入多语言v2.0构建

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。

RAG聊天机器人:使用LangChain、Milvus、Fireworks AI 🔥Llama 3.1 8B指令和Cohere嵌入多语言v2.0构建

DEV Community
DEV Community · 2025-03-03T23:51:21Z
在10分钟内使用Cohere和PostgreSQL实现语义搜索

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。

在10分钟内使用Cohere和PostgreSQL实现语义搜索

Timescale Blog
Timescale Blog · 2025-02-26T17:15:01Z
Cohere 将在 2024 年推动企业 AI 发展:生成模型、多语言处理和开发者工具方面的创新

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。

Cohere 将在 2024 年推动企业 AI 发展:生成模型、多语言处理和开发者工具方面的创新

实时互动网
实时互动网 · 2024-12-03T06:15:07Z
构建智能电子商务助手:基于Cohere和Gradio的LLM驱动意图识别

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。

构建智能电子商务助手:基于Cohere和Gradio的LLM驱动意图识别

DEV Community
DEV Community · 2024-11-08T13:24:00Z
在PostgreSQL上使用Cohere和Pgai构建搜索和RAG系统

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。

在PostgreSQL上使用Cohere和Pgai构建搜索和RAG系统

Timescale Blog
Timescale Blog · 2024-08-09T18:01:55Z
引入 Cohere 提示词优化器:提示词优化触手可及 [译]

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。

引入 Cohere 提示词优化器:提示词优化触手可及 [译]

宝玉的分享
宝玉的分享 · 2024-07-31T20:57:00Z

Cohere Prompt Tuner 使用可定制的优化和评估循环来改进 LLM Prompt,基于 Google Deepmind 的论文 OPRO (Optimization by Prompting) 方法,使用 LLM 驱动的评估结果来迭代优化 Prompts。

引入 Cohere 提示词优化器:提示词优化触手可及 [译]

宝玉的分享
宝玉的分享 · 2024-07-31T20:57:00Z

Cohere Prompt Tuner 使用可定制的优化和评估循环来改进 LLM Prompt,基于 Google Deepmind 的论文 OPRO (Optimization by Prompting) 方法,使用 LLM 驱动的评估结果来迭代优化 Prompts。

引入 Cohere 提示词优化器:提示词优化触手可及 [译]

宝玉的分享
宝玉的分享 · 2024-07-31T20:57:00Z

Cohere Prompt Tuner 使用可定制的优化和评估循环来改进 LLM Prompt,基于 Google Deepmind 的论文 OPRO (Optimization by Prompting) 方法,使用 LLM 驱动的评估结果来迭代优化 Prompts。

引入 Cohere 提示词优化器:提示词优化触手可及 [译]

宝玉的分享
宝玉的分享 · 2024-07-31T20:57:00Z
Cohere首席执行官Aidan Gomez表示,人工智能将比预期更快盈利

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首席执行官Aidan Gomez表示,人工智能将比预期更快盈利

The Verge
The Verge · 2024-06-10T14:30:00Z
MongoDB AI应用程序计划合作伙伴聚焦:Cohere将领先的AI基础模型带入企业

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。

MongoDB AI应用程序计划合作伙伴聚焦:Cohere将领先的AI基础模型带入企业

MongoDB
MongoDB · 2024-05-01T12:00:00Z
使用MongoDB构建AI:集成向量搜索和Cohere以打造前沿企业应用

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。

使用MongoDB构建AI:集成向量搜索和Cohere以打造前沿企业应用

MongoDB
MongoDB · 2024-04-25T14:00:00Z
Amazon Bedrock 知识库现在支持Amazon Aurora PostgreSQL 和 Cohere 嵌入模型

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。

Amazon Bedrock 知识库现在支持Amazon Aurora PostgreSQL 和 Cohere 嵌入模型

亚马逊AWS官方博客
亚马逊AWS官方博客 · 2024-02-17T13:10:47Z
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