Cohereは、同社の最も先進的なマルチモーダルAI検索モデルであるEmbed3がメジャーアップデートを受け、マルチモーダル検索をサポートし、ユーザーがエンタープライズレベルの検索にテキストと画像を使用できるようになったと発表した。このアップデートは、Embed3 の画像検索における大幅な進歩を示し、企業が画像データの価値をより効果的に採掘し、作業効率と意思決定の速度を向上できるようにします。 Downcodes のエディターでは、Embed3 の最新の機能と適用事例を深く理解できます。
Cohere は、最も先進的なマルチモーダル AI 検索モデルである Embed3 をリリースしました。現在、マルチモーダル検索がサポートされています。これは、ユーザーがテキストだけでなく画像を通じてもエンタープライズ レベルの検索を実行できることを意味します。
Embed3 は、昨年の発表以来、企業がドキュメントをデジタル表現に変換できるように最適化され続けており、今回のアップグレードにより、画像検索がさらに強化されます。
Cohereの共同創設者兼CEOのAidan Gonzales氏は、ソーシャルメディア上の画像検索におけるEmbed3のパフォーマンス向上のグラフを共有した。
Cohere氏はブログで、この新機能は企業が画像に保存された膨大なデータを完全にマイニングし、作業効率を向上させるのに役立つと述べた。企業は、複雑なレポート、製品カタログ、設計ドキュメントなどのマルチモーダルな資産をより迅速かつ正確に検索できます。
マルチモーダル検索が進化し続ける中、Cohere の Embed3 はテキストと画像の両方の埋め込みを生成できます。この新しい埋め込み方法により、ユーザーは画像とテキストを別々に保存するのではなく、統合された潜在空間で管理できるようになります。このアプローチを改善すると、検索結果の品質が大幅に向上し、テキスト データに偏ることがなくなり、データの背後にある意味をより深く理解できるようになります。
Embed3 の実際の使用例は次のとおりです。
グラフとチャート: 複雑なデータを理解するには、視覚的な表現が鍵となります。ユーザーは、ビジネス上の意思決定を伝えるための適切なチャートを簡単に見つけることができるようになりました。特定の洞察を記述するだけで、Embed3 が関連するグラフやチャートを取得し、チーム全体の従業員がデータに基づいた意思決定をより効率的に行えるようにします。
電子商取引製品カタログ: 従来の検索方法では、多くの場合、顧客はテキストベースの製品説明を通じて製品を見つけることができませんでした。 Embed3 はこの検索エクスペリエンスを変えます。小売業者は、テキストの説明に加えて商品画像を検索するアプリを構築して、買い物客に差別化されたエクスペリエンスを提供し、コンバージョン率を高めることができます。
デザイン ファイルとテンプレート: デザイナーは大規模なアセット ライブラリを扱うことが多く、ビジュアルを整理するためにメモリや厳密な命名規則に依存します。 Embed3 を使用すると、テキストの説明に基づいて、特定の UI モックアップ、ビジュアル テンプレート、プレゼンテーション スライドを簡単に見つけることができます。これにより、クリエイティブなプロセスが簡素化されます。
Embed3 は 100 以上の言語もサポートしているため、より幅広いユーザー ベースにサービスを提供できます。現在、このマルチモーダル Embed3 は Cohere のプラットフォームと Amazon SageMaker で起動されています。
ますます多くのユーザーが画像検索に慣れてきており、企業も追いつき続けているため、Cohere のアップデートにより、より柔軟な検索エクスペリエンスを楽しむ機会が提供されます。 Cohereは9月にAPIを更新し、顧客が競合他社のモデルからCohereモデルに簡単に切り替えられるようにした。
公式ブログ：https://cohere.com/blog/multimodal-embed-3
ハイライト:
Embed3 はマルチモーダル検索をサポートしており、ユーザーは画像とテキストを介して検索できます。
更新されたモデルにより、画像検索のパフォーマンスが大幅に向上し、企業がデータの価値を発掘できるようになります。
? Cohere は、顧客が他のモデルから切り替えるプロセスを簡素化するために、9 月に API を更新しました。
全体として、Cohere の Embed3 アップデートは、エンタープライズ レベルのマルチモーダル検索に新たな可能性をもたらし、その強力な機能と便利な使用エクスペリエンスは、企業がデータをより適切に活用し、効率を向上させ、より賢明な意思決定を行うのに役立ちます。 興味のある読者は、公式ブログにアクセスして詳細をご覧ください。