overview

Cohere | The leading AI platform for enterprise

Founding: Founded in 2019 by Aidan Gomez, Ivan Zhang, and Nick Frosst.
Headquarters: Based in Toronto and San Francisco, with offices in Palo Alto and London.
Key Milestones: Launched a multilingual model in 2022, partnered with Oracle in 2023, and signed voluntary AI safety measures in 2023.
Products: Specializes in generative AI for enterprises, offering technology for chatbots, search engines, and more.
Funding: Raised $40 million in Series A in 2021, $125 million in Series B in 2022, and $270 million in Series C in 2023.

創設: 2019年にAidan Gomez、Ivan Zhang、Nick Frosstによって設立されました。
本社: トロントとサンフランシスコに拠点を置き、パロアルトとロンドンにオフィスがあります。
主要なマイルストーン: 2022年に多言語モデルを発売、2023年にオラクルと提携、2023年に自発的なAI安全対策に署名。
製品: 企業向けの生成AIを専門とし、チャットボット、検索エンジンなどの技術を提供しています。
資金調達: 2021年にシリーズAで4000万ドル、2022年にシリーズBで1億2500万ドル、2023年にシリーズCで2億7000万ドルを調達。

about

Mission and Operations: Cohere is focused on advancing language AI for developers and enterprises, aiming to harness its power for valuable products and solutions.
Foundation on Research: Emphasizes the synergy between research and product development for a future where technology can effectively understand and use language.
Technology and Innovation: Uses Transformer architecture and supercomputing to develop sophisticated NLP solutions without costly ML development.
Expert Team: A dedicated team of experts aims to revolutionize business operations and maximize potential through language AI applications.
Commitment to Improvement: Comprised of ML/AI engineers, thinkers, and champions, committed to exploring language AI's potential to better the world.
Support and Recognition: Supported by founders, leaders, and investors, including Geoffrey Hinton, recognizing the impact of large language models on human communication.
ミッションと運営: 開発者と企業向けに言語AIの進歩に焦点を当てており、価値ある製品と解決策を提供するための力を活用することを目指しています。
研究に基づく: 研究と製品開発のシナジーを強調し、技術が人間のように言語を理解し使用できる未来を実現することが重要です。
技術とイノベーション: トランスフォーマーアーキテクチャとスーパーコンピューティングを使用して、高価なML開発を必要としない洗練されたNLPソリューションを開発します。
専門家チーム: 言語AIアプリケーションを通じてビジネス運営を革命し、潜在能力を最大限に引き出すことを目指す専門家チーム。
改善へのコミットメント: ML/AIエンジニア、思想家、チャンピオンで構成され、言語AIの可能性を探求し世界をより良くすることにコミットしています。
サポートと認識: ジェフリー・ヒントンを含む創設者、リーダー、投資家によるサポートを受け、大規模な言語モデルが人間のコミュニケーションの理解に与える影響を認識しています。

products

model/commands

Command Model: The AI-Powered Solution for the Enterprise | Cohere

Title: Command
Summarize: Command is a multifunctional tool designed to help with writing product descriptions, drafting emails, suggesting press releases, and more. It provides detailed document analysis, enabling users to categorize documents, extract information, or answer questions about them. This can significantly save time, especially when dealing with large volumes of documents. Users are encouraged to create an account with Cohere to leverage Command's capabilities to streamline their document-related tasks.
タイトル: コマンド
要約: コマンドは、製品説明の作成、メールの下書き、プレスリリースの提案など、様々なタスクを支援するために設計された多機能ツールです。詳細な文書分析を提供し、ユーザーが文書をカテゴリー分けしたり、情報を抽出したり、それについての質問に答えたりすることを可能にします。これは、特に大量の文書を扱う際に、時間を大幅に節約することができます。ユーザーは、文書関連のタスクを効率化するために、コヒアでアカウントを作成し、コマンドの機能を活用することが奨励されています。

model/embed

Embed

Title: Enhancing Embedding Performance with "Embed"

Summary:

Leading Embedding Performance: Embed is designed to excel in embedding performance, especially in processing noisy data, ensuring high accuracy across complex datasets.
Benefits for Retrieval-Augmented Generation (RAG): Improves RAG systems by enhancing search efficiency and accuracy, thus saving computational resources.
Applications of Embed:
- Semantic Search: Facilitates searches by meaning, improving context and user intent recognition.
- Retrieval-Augmented Generation: Boosts RAG systems with a high-performance model tailored for search.
- Clustering: Aids in organizing text archives by grouping similar texts, revealing common patterns.
- Text Classification: Enables automatic text categorization for specific actions or routing.
- Language Models for Semantic Search: Integrates with various vector databases for enhanced semantic search.

Note: The Cohere Team announced the availability of Cohere’s Embed and Command Light Models with Fine-tuning on Amazon Bedrock on November 30, 2023, inviting users to explore these tools for their needs.

タイトル: "Embed"で埋め込み性能を向上させる

要約:

埋め込み性能のリード: Embedは、特にノイズの多いデータの処理に優れ、複雑なデータセット全体で高い精度を保証するよう設計されています。
検索強化生成（RAG）のための利点: 検索の効率と精度を高めることでRAGシステムを改善し、計算リソースを節約します。
Embedのアプリケーション:
- セマンティック検索: 意味に基づく検索を容易にし、コンテキストとユーザーの意図の認識を改善します。
- 検索強化生成: 検索用に特別に調整された高性能モデルでRAGシステムを強化します。
- クラスタリング: 類似のテキストをグループ化してテキストアーカイブを整理し、共通のパターンを明らかにするのに役立ちます。
- テキスト分類: 特定のアクションやルーティングのためのテキストの自動分類を可能にします。
- セマンティック検索のための言語モデル: 拡張されたセマンティック検索機能のために、さまざまなベクトルデータベースと統合して使用できます。

注意: Cohereチームは2023年11月30日に、Amazon BedrockでのCohereのEmbedおよびCommand Lightモデルのファインチューニングの利用可能性を発表し、ユーザーにこれらのツールを自分のニーズに合わせて探求するよう呼びかけました。

Coral | Cohere

Title: Coral

Coral Introduction: A conversational AI toolkit for enterprises to develop RAG-enabled knowledge assistants.
Support for Employees and Customers: Makes enterprise data accessible and useful for both employees and customers.
Integration with Data Sources: Can integrate with over 100 data sources, including CRMs, collaboration tools, and databases.
Enhancement of Team Productivity: Aims to enhance team productivity through tailored knowledge assistants.
Data Security and Privacy: Offers deployment options through cloud services or virtual private clouds for enterprise security.
Core Model: Cohere's Command model, a top-performing generative model updated weekly.
Verifiable Responses: Features for verifiable responses with citations for sourced information.
Customization Capability: Allows businesses to augment the AI's knowledge with their specific data.
Open Beta: Coral is in open beta, inviting organizations for large-scale project development.

タイトル: コーラル

コーラル紹介: 企業がRAG（取得拡張生成）対応の知識アシスタントを開発するための会話型AIツールキット。
従業員と顧客へのサポート: 従業員と顧客の両方にとって企業データをアクセスしやすく、有用なものにする。
データソースとの統合: CRM、コラボレーションツール、データベースなど100を超えるデータソースと統合可能。
チーム生産性の向上: テーラーメイドの知識アシスタントを通じてチームの生産性を向上させることを目指す。
データのセキュリティとプライバシー: 企業のセキュリティ基準を満たすためのクラウドサービスまたは仮想プライベートクラウドを通じた展開オプションを提供。
コアモデル: Cohereのコマンドモデル、週に一度更新される最高性能の生成モデル。
検証可能なレスポンス: 出所のある情報に対する引用を表示できるAPIを含む検証可能なレスポンスの機能。
カスタマイズ能力: 特定のデータでAIの知識を増強することで、ビジネスがより関連性の高い正確なアシスタントを作ることを可能にする。
オープンベータ: コーラルはオープンベータ中で、大規模プロジェクトの開発に向けて組織を招待している。

Chat | Cohere

Title: Chat with Retrieval-Augmented Generation (RAG) Introduction
Summary:
- Advanced Conversational Knowledge Assistants: Integration of chat with RAG to automate tasks and provide answers by connecting to data sources.
- Diverse Applications: Support for customer service and personalized learning through dynamic content.
- Ease of Use: Cohere's Command model offers a simple API for all levels of ML/AI experience.
- Practical Implementation: Example code for implementing chat with web search connectors.
- Further Resources: Encouragement to explore documentation and the announcement of Chat with RAG.
タイトル: チャットと検索拡張生成（RAG）の導入
要約:
- 高度な会話型知識アシスタント: データソースに接続してタスクを自動化し、回答を提供するためのチャットとRAGの統合。
- 多様なアプリケーション: カスタマーサービスサポートと動的なコンテンツを通じたパーソナライズされた学習体験。
- 使いやすさ: すべてのML/AI経験レベルに対応する簡単なAPIを提供するCohereのコマンドモデル。
- 実践的な実装: ウェブ検索コネクタを用いたチャット実装の例示コード。
- さらなるリソース: ドキュメントの探求を奨励し、RAGを用いたチャットの導入を発表。

Summarize - Instant Text Summarization with LLMs | Cohere

Title: Integration of Cohere's Language AI with Amazon SageMaker

Summarize:

Capabilities: SummarizeNews articles offer insights across various industries, aiming for high-level task focus. Cohere's API simplifies text summarization in applications.
Partnership Benefits: The Cohere and Amazon SageMaker partnership enhances ML model deployment, focusing on language tasks like summarization and copywriting.
Cohere's Medium Model: Known for quick response and efficiency in language tasks, accessible via SageMaker for fast deployment and privacy.
Advancement in NLP: Represents a significant leap in natural language processing, providing a model that deeply understands context and semantics.

タイトル: Cohereの言語AIとAmazon SageMakerの統合

要約:

機能: SummarizeNewsの記事は、さまざまな業界にわたる洞察を提供し、高レベルのタスクに焦点を当てることを目指しています。CohereのAPIは、アプリケーションでのテキスト要約を簡素化します。
パートナーシップの利点: CohereとAmazon SageMakerのパートナーシップは、要約やコピーライティングなどの言語タスクに焦点を当てたMLモデルの展開を強化します。
Cohereのミディアムモデル: 言語タスクでの迅速な対応と効率で知られており、迅速な展開とプライバシーのためにSageMakerを通じてアクセス可能です。
NLPの進歩: 自然言語処理において重要な進歩を代表し、文脈と意味論を前例のないレベルで深く理解するモデルを提供します。

Generate - AI-Powered Text Generation with LLMs | Cohere

Title: "Generate" by Cohere

Summary:

Ad Copy Generation: Engages customers with creative ad content.
Blog Content Creation: Effortlessly produces content based on topics and prompts.
Product Descriptions: Generates unique descriptions for numerous SKUs matching the brand's voice.
User-Friendly Platform: Accessible to all levels of ML/AI experience, with simple API integration.
Content Creativity and Simplification: Offers resources and documentation for easy text generation integration.
Support for Developers and Businesses: Articles discussing the use of large language models and generative AI services.
Invitation to Use Cohere: Encourages starting with Cohere for text generation needs, highlighting the commitment to content creativity.

タイトル: "Generate" by Cohere

要約:

広告コピー生成: 顧客を引きつける創造的な広告コンテンツを生成。
ブログコンテンツ作成: トピックとプロンプトに基づいて、労力をかけずにコンテンツを生産。
製品説明: ブランドの声に合った数多くのSKUのためのユニークな説明を生成。
ユーザーフレンドリーなプラットフォーム: すべてのレベルのML/AI経験にアクセスしやすい、簡単なAPI統合。
コンテンツ創造性と簡素化: テキスト生成統合を容易にするためのリソースとドキュメンテーションを提供。
開発者とビジネスへのサポート: 大規模言語モデルの使用と生成AIサービスの可能性について議論する記事。
Cohereの使用への招待: テキスト生成のニーズに対するCohereの開始を促し、コンテンツ創造性へのコミットメントを強調。

Embeddings - Text Embeddings with Advanced Language Models | Cohere

Title: "Embeddings"
Semantic Search: Enhances search functionalities with conversational language understanding.
Topic Modeling: Clusters similar topics to identify thematic trends across text sources.
Recommendations: Develops a recommendation engine for more relevant user content.
Multilingual Embeddings: Supports over 100 languages with a single model for various applications.

The text highlights the Cohere platform's easy-to-use APIs for embedding capabilities in natural language processing tasks, accessible to all experience levels. It includes a code example for embedding FAQs, resources for further exploration, and encourages contacting Cohere for embedding needs.

タイトル: "エンベッディング"
セマンティック検索: 会話言語理解で検索機能を強化します。
トピックモデリング: テキストソースを横断して類似トピックをクラスタリングし、テーマトレンドを特定します。
レコメンデーション: ユーザーにより関連性の高いコンテンツを提供する推薦エンジンを開発します。
多言語エンベッディング: 100以上の言語に対応し、さまざまなアプリケーションでトピックモデリング、セマンティック検索、レコメンデーションをサポートします。

テキストでは、自然言語処理タスクにおけるエンベッディング機能のCohereプラットフォームのAPIの使いやすさとパワーを強調し、すべての経験レベルのユーザーにアクセス可能です。FAQのエンベッディングのためのコード例を含み、さらに探求するためのリソースを紹介し、エンベッディングのニーズについてCohereに連絡することを奨励しています。

Semantic Search - Advanced Semantic Search for Any Language | Cohere

Title: Semantic Search
Summary:
- Introduction to Semantic Search: A method that goes beyond keyword matching to understand the meaning behind text, using vector search in English and multiple languages for more relevant results.
- Cohere's Platform: Offers high-performance multilingual search capabilities, enabling global scaling for businesses by providing search results in any language. It's user-friendly for all levels of ML/AI experience.
- Practical Implementation: A guide on implementing semantic search with Python using Cohere's API and HNSWlib, including steps for installing libraries, generating document embeddings, and creating/searching an index.
- Resources and Encouragement: Mention of resources for further learning about semantic search, including documentation and an article by Nils Reimers. Encourages getting started with Cohere for search needs.
タイトル: セマンティック検索
要約:
- セマンティック検索の紹介: キーワードマッチングを超えてテキストの背後にある意味を理解し、より関連性の高い結果を提供する方法。英語および複数の言語でのベクター検索を使用します。
- Cohereのプラットフォーム: 高性能な多言語検索機能を提供し、任意の言語での検索結果を提供することで、ビジネスのグローバルな拡大を支援します。ML/AI経験のレベルに関係なくユーザーフレンドリーです。
- 実用的な実装: CohereのAPIとHNSWlibを使用してPythonでセマンティック検索を実装するガイド。ライブラリのインストール、ドキュメントの埋め込みの生成、インデックスの作成/検索などのステップを含みます。
- リソースと奨励: セマンティック検索についてさらに学ぶためのリソース、Nils Reimersによるセマンティック検索の未来に関する記事の言及。検索ニーズにCohereを使い始めることを奨励します。

Rerank - Optimize Your Search With One Line of Code | Cohere

Title: Rerank

Summarize:

Improve search results: Rerank significantly enhances search precision, especially when used with ElasticSearch or OpenSearch, by accurately understanding and prioritizing relevant information.
Optimize eCommerce search: Boosts customer conversion rates by improving search accuracy and offering lightning-fast response times.
Boost knowledge base search: Eliminates user frustration and wasted time by ensuring semantic context is always correctly interpreted.
Easy and quick implementation: Implementing Rerank can be as simple as a ten-minute process and requires only a few lines of code, demonstrating its ease of integration and use.

タイトル: リランク

要約:

検索結果の改善: 特にElasticSearchやOpenSearchと統合した場合に、リランクは検索の精度を大幅に向上させ、関連情報を正確に理解し優先させることで、効果的に情報をフィルタリングします。
eコマース検索の最適化: 検索精度を向上させ、応答時間を短縮することで、顧客のコンバージョン率を高めます。
ナレッジベース検索の強化: セマンティックコンテキストが常に正しく解釈されることを保証することで、ユーザーのフラストレーションと時間の浪費を排除します。
簡単かつ迅速な実装: リランクの実装は、わずか10分と数行のコードで可能であり、統合と使用の容易さを示しています。

Classify - Advanced Text Classification with LLMs | Cohere

Title: "Classify"

Customer Support Tagging: Automates tagging of customer support requests for quicker team routing.
Sentiment Analysis: Identifies social media post and review sentiments to improve customer feedback understanding.
Content Moderation: Removes hate speech, spam, profanity, and other unwanted content using user-set filters.

Classify, through the Cohere Platform, offers a user-friendly approach to text classification, regardless of one's experience with ML/AI. It provides practical examples of using the Cohere API for efficient sentiment analysis, demonstrating its capability to deliver highly confident predictions. The text also points to additional resources for deeper insights into Classify's applications for text embedding, classification, and extraction, encouraging users and organizations to leverage this technology for better customer support and content management.

タイトル: "Classify"

カスタマーサポートタギング: カスタマーサポートリクエストのタギングを自動化して、チームへの迅速なルーティングを実現します。
センチメント分析: ソーシャルメディアの投稿やレビューの感情を特定し、顧客フィードバックの理解を深めます。
コンテンツモデレーション: ユーザーが設定した基準に基づき、ヘイトスピーチ、スパム、不適切な言葉遣い、その他望ましくないコンテンツを除外します。

Classifyは、Cohereプラットフォームを通じて、ML/AIの経験レベルに関わらず、テキスト分類をユーザーフレンドリーな方法で提供します。Cohere APIを使用したセンチメント分析の実用例を提供し、高い確信度での感情予測能力を実証します。また、テキストの埋め込み、分類、抽出にClassifyを使用する利点と方法論についてさらに詳しく説明するリソースも紹介しています。このテキストは、個人や組織にCohereプラットフォームを活用し、顧客サポートとコンテンツ管理の理解と管理を向上させることを促しています。