Cohere hat beim Embed3-Suchmodell einen großen Durchbruch erzielt und eine nahtlose Integration von Bildsuche und Textabruf erreicht. Der Herausgeber von Downcodes erfuhr, dass diese Innovation die Bild- und Textsuche in einer Datenbank vereint, was die Art und Weise, wie Unternehmen umfangreiche Produktbilder, Designdokumente und Berichte verwalten, völlig verändert und die Sucheffizienz und den Komfort erheblich verbessert. Dieser Schritt bringt revolutionäre Veränderungen für das Unternehmensdatenmanagement mit sich und stellt außerdem einen wichtigen Schritt für die multimodale Suchtechnologie in Anwendungen auf Unternehmensebene dar.
Cohere erzielte kürzlich einen großen Durchbruch in seinem Embed3-Suchmodell und integrierte erstmals die Bildsuchfunktionalität nahtlos in die Textabfrage. Diese Innovation ermöglicht es Unternehmen, eine einheitliche Suche nach Bildern und Text in derselben Datenbank zu erreichen, was revolutionäre Änderungen bei der Verwaltung umfangreicher Produktbilder, Designdokumente und Berichte mit sich bringt.
Auf technischer Ebene übernimmt das neue System eine einheitliche Speicherarchitektur, die das Problem, dass Unternehmen mehrere unabhängige Datenbanken verwalten müssen, vollständig löst. Das System unterstützt gängige Bildformate wie PNG, JPEG, WebP und GIF, und die Obergrenze der Einzeldateigröße liegt bei 5 MB. Derzeit unterstützt das System nur die Einzelbildabfrage und die Stapelverarbeitungsfunktion befindet sich noch in der Entwicklung.
Mithilfe der Kerntechnologie wandelt das System Geschäftsdaten in Vektordarstellungen um und verbessert so die Abrufeffizienz komplexer Geschäftsdaten erheblich. Entwickler können über die bestehende Embed-API auf die neuen Funktionen zugreifen und Bilder müssen als Base64-codierte Daten-URLs übermittelt werden.
Erwähnenswert ist, dass das aktualisierte Modell mehr als 100 Sprachen unterstützt und über eine starke plattformübergreifende Kompatibilität verfügt. Es läuft nicht nur auf der eigenen Plattform von Cohere, sondern kann auch auf Microsoft Azure und Amazon SageMaker bereitgestellt werden. Dieses vom Forschungs- und Entwicklungsteam für Transformer-Architektur gegründete Unternehmen erhielt im Juli letzten Jahres Finanzierungsunterstützung in Höhe von 500 Millionen US-Dollar.
Vor dem Hintergrund der zunehmenden Bedeutung der multimodalen Content-Suche haben auch Technologieriesen wie Google und OpenAI ähnliche Produkte auf den Markt gebracht. Der aktuelle Wettbewerbsschwerpunkt hat sich auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit, Genauigkeit und Sicherheit verlagert, die für Anwendungen der Unternehmensklasse erforderlich sind.
Der Durchbruch von Cohere verbessert nicht nur die Effizienz der Datenabfrage, sondern gibt auch eine neue Richtung für die zukünftige Entwicklung multimodaler Suchtechnologie vor. Ich glaube, dass wir in naher Zukunft weitere ähnliche Innovationen in verschiedenen Bereichen sehen werden, die den Fortschritt der Informationsabruftechnologie weiter vorantreiben. Der Herausgeber von Downcodes wird weiterhin auf die Entwicklung verwandter Technologien achten und den Lesern aktuellere Informationen bieten.