Cohere는 이미지 검색과 텍스트 검색을 완벽하게 통합하여 Embed3 검색 모델에서 획기적인 발전을 이루었습니다. Downcodes의 편집자는 이 혁신이 이미지와 텍스트 검색을 하나의 데이터베이스에 통합하여 기업이 대규모 제품 이미지, 디자인 문서 및 보고서를 관리하는 방식을 완전히 바꾸고 검색 효율성과 편의성을 크게 향상시킨다는 사실을 알게 되었습니다. 이러한 움직임은 기업 데이터 관리에 혁명적인 변화를 가져오고 기업 수준 애플리케이션에서 다중 모드 검색 기술의 핵심 단계를 나타냅니다.
Cohere는 최근 Embed3 검색 모델에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 최초로 이미지 검색 기능과 텍스트 검색을 완벽하게 통합한 것입니다. 이러한 혁신을 통해 기업은 동일한 데이터베이스에서 이미지와 텍스트에 대한 통합 검색을 달성할 수 있으며, 대량의 제품 이미지, 디자인 문서 및 보고서 관리에 혁명적인 변화를 가져올 수 있습니다.
기술 수준에서 새로운 시스템은 통합 스토리지 아키텍처를 채택하여 여러 개의 독립적인 데이터베이스를 유지 관리해야 하는 기업의 문제를 완전히 해결합니다. 이 시스템은 PNG, JPEG, WebP, GIF와 같은 주류 이미지 형식을 지원하며 단일 파일 크기의 상한은 5MB입니다. 현재 시스템은 단일 이미지 쿼리만 지원하며 일괄 처리 기능은 아직 개발 중입니다.
핵심 기술의 지원으로 시스템은 비즈니스 데이터를 벡터 표현으로 변환하여 복잡한 비즈니스 데이터의 검색 효율성을 크게 향상시킵니다. 개발자는 기존 Embed API를 통해 새로운 기능에 액세스할 수 있으며 이미지는 Base64로 인코딩된 데이터 URL로 제출되어야 합니다.
업데이트된 모델은 100개 이상의 언어를 지원하고 강력한 크로스 플랫폼 호환성을 갖추고 있다는 점은 언급할 가치가 있습니다. Cohere의 자체 플랫폼에서 실행되는 것 외에도 Microsoft Azure 및 Amazon SageMaker에도 배포할 수 있습니다. 트랜스포머 아키텍처 R&D팀이 설립한 이 회사는 지난해 7월 5억 달러의 자금 지원을 받았다.
다중 모드 콘텐츠 검색의 중요성이 커지면서 Google, OpenAI와 같은 거대 기술 기업도 유사한 제품을 출시했습니다. 현재의 경쟁 초점은 엔터프라이즈급 애플리케이션에 필요한 처리 속도, 정확성 및 보안으로 이동했습니다.
Cohere의 획기적인 발전은 데이터 검색 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 다중 모드 검색 기술의 향후 개발을 위한 새로운 방향을 제시합니다. 가까운 미래에는 다양한 분야에 유사한 혁신이 더 많이 적용되어 정보 검색 기술의 발전이 더욱 촉진될 것이라고 믿습니다. 다운코드 편집자는 앞으로도 관련 기술의 발전에 관심을 갖고 독자들에게 더 많은 최첨단 정보를 전해드릴 것입니다.