Cohere は、Embed3 検索モデルに大きな進歩をもたらし、画像検索とテキスト検索のシームレスな統合を実現しました。 Downcodes の編集者は、このイノベーションによって画像とテキストの検索が 1 つのデータベースに統合され、企業が大量の製品画像、設計文書、レポートを管理する方法が完全に変わり、検索の効率と利便性が大幅に向上したことを知りました。この動きは、エンタープライズ データ管理に革命的な変化をもたらし、エンタープライズ レベルのアプリケーションにおけるマルチモーダル検索テクノロジにとって重要なステップでもあります。
Cohere は最近、Embed3 検索モデルで大きな進歩を遂げ、画像検索機能とテキスト検索を初めてシームレスに統合しました。このイノベーションにより、企業は同じデータベース内の画像とテキストの統合検索を実現し、大量の製品画像、設計文書、レポートの管理に革命的な変化をもたらします。
技術レベルでは、新しいシステムはユニファイド ストレージ アーキテクチャを採用しており、企業が複数の独立したデータベースを維持する必要があるという問題を完全に解決します。 PNG、JPEG、WebP、GIFなどの主流の画像形式をサポートしており、単一ファイルサイズの上限は5MBです。現在、システムは単一画像クエリのみをサポートしており、バッチ処理機能はまだ開発中です。
コアテクノロジーのサポートにより、システムはビジネスデータをベクトル表現に変換し、複雑なビジネスデータの検索効率を大幅に向上させます。開発者は既存の Embed API を介して新機能にアクセスでき、画像は Base64 でエンコードされたデータ URL として送信する必要があります。
更新されたモデルは 100 以上の言語をサポートし、強力なクロスプラットフォーム互換性があることは言及する価値があります。 Cohere 独自のプラットフォームで実行するだけでなく、Microsoft Azure や Amazon SageMaker にもデプロイできます。この会社はトランスフォーマーアーキテクチャの研究開発チームによって設立され、昨年7月に5億米ドルの資金援助を受けた。
マルチモーダル コンテンツ検索の重要性の高まりを背景に、Google や OpenAI などのテクノロジー大手も同様の製品を発表しています。現在の競争の焦点は、エンタープライズクラスのアプリケーションに必要な処理速度、精度、セキュリティに移ってきています。
Cohere の画期的な進歩は、データ検索効率を向上させるだけでなく、マルチモーダル検索テクノロジーの将来の開発に新たな方向性をもたらします。 近い将来、同様のイノベーションがさまざまな分野でさらに応用され、情報検索技術の進歩がさらに進むことになると思います。 Downcodes編集部は今後も関連技術の発展に注目し、より最先端の情報を読者の皆様にお届けしてまいります。