Cohere

AI 与机器学习

生成文本、重排结果并构建企业搜索--Neotask 通过 Neotask 发挥 Cohere 的 NLP 套件。

• 通过 Cohere API 运行文本生成、分类、摘要和嵌入
• 使用 Cohere Rerank 重排搜索结果以提高检索精度
• 监控 Token 使用量并管理整个 Cohere 环境中的 API 密钥

你能做什么

文本生成和聊天

调用 Cohere 的 Command 模型进行文本生成、摘要和聊天。控制温度、停止顺序和输出格式 - Neotask 根据您的任务描述处理参数调整。

语义嵌入

使用 Cohere Embed 为文档、查询或代码生成高质量的嵌入。指定输入类型和模型，并将输出直接通过管道传输到向量存储中。

搜索质量重新排名

通过 Cohere Rerank 传递初始搜索结果，提高检索精度。描述查询和候选文档 - Neotask 构建重新排序调用并返回具有相关性分数的重新排序列表。

文本分类

微调或使用 Cohere 的小样本分类来对支持票证、电子邮件或文档进行分类。用自然语言定义标签，并让 Neotask 处理 API 格式。

使用和计费监控

按端点、型号和日期清楚地了解您的 Cohere 令牌消耗情况。在昂贵的分类作业或失控的生成循环耗尽您的配额之前发现它们。

尝试询问

• “使用 Cohere Command 总结这份合同并强调关键义务”
• “使用 cohere embed-english-v3.0 为这 300 条客户评论生成嵌入”
• “对‘企业数据加密’查询的这 20 个搜索结果重新排序”
• “将这些支持票证分类为：计费、技术、帐户和其他”
• “这个月我在 Cohere 使用了多少代币？”
• “以专业的语气生成该产品描述的三个变体”
• “Cohere 的嵌入英语模型和嵌入多语言模型有什么区别？”
• “使用 Command R+ 运行聊天完成并以 JSON 格式返回响应”

专业提示

• 使用 Cohere Rerank 作为任何矢量搜索之上的第二阶段检索器 - 要求 Neotask 将其连接到您现有的管道中
• 调用 Embed（search_document 与 search_query）时指定 input_type，以显着提高检索质量
• Cohere 的多语言嵌入模型可处理 100 多种语言 - 将其用于国际内容，无需单独的嵌入管道
• 以 96 个示例为一组的批量分类作业，以达到 Cohere 的最佳吞吐量窗口
• 将 Command R+ 与 Pinecone 或 Weaviate 索引相结合，实现完全托管的 RAG 管道，无需基础设施开销

Plans

Works Well With

• ActiveCampaign - Sync Microsoft 365 files with Amazon S3. Neotask automates backup, archival, and file distribution between your producti...
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更多 AI 与机器学习 集成

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