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Cohere 最近在其搜索模型中添加了多模态嵌入功能，允许用户将图像和文本数据部署到检索增强生成（RAG）风格的企业搜索中。这一更新不仅扩展了企业的数据访问范围，还提高了搜索的准确性和效率。Cohere 的 Embed 3 现已成为市场上最通用的多模态嵌入模型。
Embed 3 的多模态扩展
多模态嵌入：
- 图像和文本支持：新的多模态版本可以在图像和文本中生成嵌入，使企业能够从存储在图像中的大量数据中解锁实际价值。
- 统一潜在空间：嵌入编码器共享一个统一的潜在空间，允许用户在数据库中同时包含图像和文本，而无需维护单独的数据库。
- 性能改进：与其他模型相比，Embed 3 更注重数据背后的含义，而不是特定的模态，从而避免了偏向纯文本数据的问题。
应用场景：
- 复杂报告：搜索和提取报告中的图表和图形。
- 产品目录：快速查找产品图像和相关信息。
- 设计文件：准确搜索设计模板和设计元素。
技术细节
嵌入模型：
- Embed 3：最初推出时主要用于文本数据，现在扩展到支持图像和文本。
- 多语言支持：支持超过 100 种语言，适用于全球企业。
平台支持：
- Cohere 平台：多模态 Embed 3 现已在 Cohere 的平台上可用。
- Amazon SageMaker：用户还可以在 Amazon SageMaker 上使用多模态 Embed 3。
企业收益
提高工作效率：
- 数据解锁：企业可以从图像中提取有价值的信息，扩展其数据访问范围。
- 混合模态搜索：通过统一的潜在空间，实现更准确的混合模态搜索。
竞争优势：
- 市场领先：Cohere 的多模态 Embed 3 被称为市场上最通用的多模态嵌入模型。
- 行业标准：Cohere 在 9 月份更新了其 API，允许客户轻松从竞争对手模型切换到 Cohere 模型，以保持与行业标准的一致性。
行业背景
多模态搜索的趋势：
- 消费者习惯：随着 Google 和 ChatGPT 等平台引入基于图像的搜索，消费者已经习惯了从图片中寻找信息。
- 企业需求：企业也开始认识到多模态搜索的价值，希望在工作中提供类似的体验。
竞争格局：
- 多模态嵌入：其他公司如 Google 和 OpenAI 也提供了多模态嵌入模型。
- 开源模型：一些开源模型也支持图像和其他模态的嵌入。
- 性能要求：竞争的关键在于能够以企业所需的速度、准确性和安全性执行的多模态嵌入模型。
Cohere 的多模态嵌入功能为企业搜索带来了显著的改进，不仅扩展了数据访问范围，还提高了搜索的准确性和效率。随着越来越多的企业意识到多模态搜索的价值，Cohere 的这一更新将有助于其在竞争激烈的市场中保持领先地位。企业用户现在可以在 Cohere 的平台和 Amazon SageMaker 上使用多模态 Embed 3，体验更强大的数据搜索和管理能力。