LLM大模型开放平台-Cohere

LLM大模型开放平台-Cohere

专用API
服务商 服务商: Cohere
【更新时间: 2024.05.30】 Cohere 提供多种先进LLM,如文本生成模型Command、快速响应的Command Light、平衡效率与准确性的Command R,Cohere模型名称还包括Rerank,提升搜索准确性。
按照不同模型功能收费 (支持套餐) 去服务商官网采购>
服务星级:2星
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产品介绍
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什么是Cohere的LLM大模型开放平台?

LLM大模型开放平台-Cohere是Cohere提供的一个云端服务,允许开发者和企业访问和使用Cohere训练的大型语言模型(Large Language Models, LLMs)。

平台包括以下几个主要特点:

  1. 预训练的LLM模型: Cohere提供了几种预训练的LLM模型,包括用于自然语言处理的Cohere Gen和用于对话的Cohere Interact等。开发者可以直接利用这些模型。

  2. 开放访问和使用: Cohere将这些强大的LLM模型开放给开发者和企业使用。通过API调用,他们可以轻松地将这些模型集成到自己的应用程序中

  3. 灵活的使用方式: 开发者可以直接使用预训练模型,也可以对模型进行微调和微调训练,以满足特定的应用需求。

  4. 企业级功能: Cohere平台还提供了模型监控、模型部署等功能,帮助企业在生产环境中建立专属大模型

  5. 配套工具和资源: Cohere提供了丰富的文档、教程和示例代码,以帮助开发者更好地掌握和利用这些LLM

 

什么是Cohere的LLM大模型开放平台?

由服务使用方的应用程序发起,以Restful风格为主、通过公网HTTP协议调用Cohere的LLM大模型开放平台,从而实现程序的自动化交互,提高服务效率。

Cohere的LLM大模型开放平台有哪些核心功能?

Cohere Command

 通过简单的API调用,开发者可以使用Cohere的大语言模型进行各种自然语言处理任务,如文本生成问答情感分析等。

Cohere Embed

可以将文本转换为密集的语义向量表示,用于文本相似性计算、文本聚类等应用场景

Cohere Rerank

可以对搜索结果或者问题回答进行重新排序,提高应用的智能检索和问答能力。

模型定制训练

 Cohere 支持根据客户需求对语言模型进行定制化的训练和优化,以满足特定领域或场景的应用需求。

Cohere的LLM大模型开放平台的技术原理是什么?

语言很重要。这是我们了解世界的方式(例如新闻资讯、搜索网络或维基百科),也是我们塑造世界的方式(例如协议、法律或消息)。语言也是我们作为人、团体和公司联系和沟通的方式。尽管软件发展迅速,计算机处理语言的能力仍然有限。软件非常擅长搜索文本中的精确匹配,但在更高级的语言使用(人类日常使用的语言)方面常常失败。显然需要更智能的工具来更好地理解语言。

人工智能 (AI) 最近的一项突破是语言处理技术的引入,使我们能够构建比以往更丰富地理解语言的智能系统。大型模型训练 Transformer 语言模型,或者简称大型语言模型,极大地扩展了系统处理文本的能力。

 

Cohere的LLM大模型开放平台的核心优势是什么?

  1. 强大的语言模型能力:Cohere 基于最新的大语言模型技术开发,具有出色的文本生成、问答、情感分析等多方面能力,可以满足各类 NLP 应用需求。

  2. 开放API接入:Cohere 提供了易用的 API 接口,开发者可以方便地将其集成到自己的应用程序中,快速实现各种基于 LLM 的功能。

  3. 多场景适用:Cohere 的 LLM 模型经过广泛的训练和优化,适用于客户服务内容创作、对话系统等各种行业和应用场景。

  4. 可扩展性:Cohere 平台支持动态扩容,可根据用户需求灵活调配计算资源,满足大规模商业部署的要求。

  5. 安全与隐私保护:Cohere 重视数据安全和隐私保护,提供多层面的安全机制,确保用户信息的安全性。

  6. 专业支持服务:Cohere 提供专业的技术支持和咨询服务,帮助用户更好地利用和了解LLM 技术,加快产品上线。

在哪些场景会用到Cohere的LLM大模型开放平台?

智能问答与对话

基于Cohere的LLM,可以开发出高质量的智能问答系统和对话助手

这些系统能够理解自然语言,并生成人类可读的响应

文本分类与情感分析

Cohere的LLM可以应用于文本分类情感分析等自然语言处理任务。

这些功能可用于客户反馈分析、舆情监测、风险预警等场景。

机器翻译

基于Cohere的LLM,可以开发出高质量的机器翻译系统。

这样的翻译系统能够帮助用户跨语言交流和协作。

代码生成与补全

Cohere的LLM可以应用于自动代码生成代码补全等场景。

这些功能可以帮助开发者提高编码效率,减轻重复性工作。

数据分析与可视化

Cohere的LLM可用于生成数据分析报告、可视化图表等内容。

这些功能可以帮助分析师更好地理解数据,并向决策者传达分析结果。

 

我们的合作伙伴

为什么选择我们?
  1. 表现最佳的语言模型

    • Cohere 定期更新其最先进的生成模型和多语言嵌入模型,保持业界领先水平。
    • 这些模型在各种基准测试中表现出色,可以有效支持自然语言处理的各种应用。
  2. 安全可靠的部署方式

    • Cohere 的语言模型可部署在云平台(AWS、Oracle、Google)及客户自有的VPC中,确保数据安全和隐私。
    • 这种灵活的部署方式满足了企业用户的需求。
  3. 易于定制和集成

  4. 优质的技术支持

    • Cohere 及其广泛的合作伙伴,致力于帮助用户有效利用语言AI技术,挖掘商业价值。
    • 提供全面的技术支持和指导,降低用户的使用门槛。

 

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产品价格
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测试免费试用,生成生产环境API需后付费使用

 

生成模型


 

 检索模型


 

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使用指南
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产品问答
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如何获得试用 API 密钥?
创建帐户后,我们会自动为您创建试用 API 密钥。该 API 密钥将在仪表板上以及名为“API 密钥”的仪表板部分中提供供您复制。
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如何获取生产 API 密钥?
要获取生产密钥,您需要拥有所有者权限(或要求您的组织所有者完成以下步骤)。导航到 Cohere 仪表板中的“计费和使用情况”页面。单击“获取您的生产密钥”按钮并填写“转到生产”工作流程。
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试用 API 密钥和生产 API 密钥有什么区别?
通过试用 API 密钥进行的 API 调用是免费的。但是,试用密钥受到速率限制,并且不允许用于生产或商业目的。从生产 API 密钥进行的 API 调用将按即用即付的方式收费。生产 API 密钥专为大规模生产使用而设计
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注册时有帐户限制吗?
每个帐户都以个人帐户开始,并且只能访问试用 API 密钥。作为个人帐户,在成为组织的一部分之前,您将无法添加其他成员。
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组织账户和个人账户有什么区别?
在 Cohere,组织是共享单一计费门户的一组个人帐户。组织不会自动获得生产 API 密钥访问权限,组织成员仍必须填写我们的生产访问申请表。个人账户不能与其他账户共享账单信息。
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我应该选择哪个模型?
您的模型选择反映了您对模型性能和速度的相对优先级。较大的模型提供更好的性能并且能够执行更复杂的任务,而较小的模型具有更快的响应时间。
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我什么时候收到账单?
通过试用 API 密钥进行的 API 调用将是免费的。从生产密钥进行的 API 调用将按即用即付的方式计费。您的账单将在每个日历月末或当您的未清余额达到 250 美元时发出。
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我使用的模型按token计费。什么是token?
语言模型理解“token”而不是字符或字节。每个单词的token数量取决于文本的复杂性。简单文本平均每个单词可能接近 1 个token,而复杂文本可能使用不太常见的单词,平均每个单词需要 3-4 个token。
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COMMAND R 系列支持哪些模型?
Command R 系列支持聊天模型。对于使用汇总或生成端点的客户,定价不会改变,输入仍为 0.50 美元/100 万个token,输出为 1.50 美元/100 万个token。
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在哪里可以找到我们旧模型的定价(即 RERANK 2、COMMAND LIGHT 和 CLASSIF...
对于现有客户: - 分类定价为 0.05 美元/1K 输入和输出分类 - Command-light 的输入定价为 0.30 美元/100 万个token,输出为 0.60 美元/100 万个token - Rerank 2 定价为 1.00 美元/1K 输入和输出搜索
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Cohere LLM大模型的优势是什么?
Cohere LLM大模型以其高级文本理解、快速集成和多场景应用而具有优势。它能够深入理解文本内容,执行复杂的语言任务。选择合适的cohere模型名称可以针对不同的NLP任务进行优化,例如文本分类、语义搜索等。
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Cohere LLM大模型API适用于哪些人?
Cohere LLM大模型API适用于希望在其应用程序中集成高级自然语言处理功能的开发者、需要自动化语言相关任务的企业以及探索自然语言处理最新进展的研究者。用户可以根据自己的需求选择合适的cohere模型名称,如聊天机器人模型或文本生成模型。
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使用Cohere LLM大模型API是否存在风险?
尽管Cohere LLM大模型API提供了强大的功能,但使用任何API都伴随着潜在的风险。在选择cohere模型名称时,应考虑其安全性和隐私保护措施,以确保数据的安全。
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Cohere LLM大模型API服务商是否安全?
Cohere作为服务商,提供了多层面的安全机制来确保用户信息的安全性。在选择cohere模型名称时,服务商的安全性能是一个重要考虑因素,以确保API服务的安全性。
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如何在我的应用程序中集成Cohere LLM大模型API?
可以通过C++或GO等编程语言轻松集成和使用Cohere LLM大模型API。在集成时,需要指定所需的cohere模型名称以满足特定的NLP需求,例如选择适合聊天机器人的模型或适合文本生成的模型。
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Cohere LLM大模型API的开源代码替换解决方案是什么?
如果您需要寻找其他替代方案,可以探索Diff自然语言API或Flowise AI大模型,这些服务提供了类似的自然语言处理功能。在选择替代方案时,也应考虑cohere模型名称的替代选项,以确保功能和性能的一致性。
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如何提高使用Cohere时的网络访问稳定性?
由于某些地区的网络限制,开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。在选择cohere模型名称时,确保在初始化模型时设置合适的API代理端点,以提高网络访问的稳定性。
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如果遇到Cohere模型响应延迟,该怎么办?
如果遇到响应延迟,可以尝试调整模型的`max_tokens`和`temperature`参数,以优化性能。在调整这些参数时,应确保所使用的cohere模型名称能够适应这些调整,以实现最佳的性能。
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Cohere是否支持文档和连接器的同时使用?
请注意,如果同时提供文档和连接器,`invoke`方法会优先处理文档。在使用文档和连接器时,应明确指定所需的cohere模型名称,以确保正确的服务访问和数据处理。
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Cohere Reranker如何提升信息检索效果?
Cohere的Reranker API可以重新排序检索结果,从而提高信息检索的效果。在使用Reranker功能时,需要指定相应的cohere模型名称以实现最佳的重排序效果,例如选择适合语义搜索的模型。
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关于我们
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Cohere
企业
Cohere是一家提供先进大型语言模型(LLMs)的公司,致力于帮助开发者和企业构建基于LLM的应用程序。公司拥有Command系列模型,包括Command R和Command R+,这些模型通过Chat API支持对话代理、文本摘要、文案撰写等功能。Cohere还提供RAG技术,增强模型的事实性和准确性。此外,公司还提供Embed和Rerank模型,用于提升搜索、分类和RAG结果的准确性。Cohere支持在公有云、私有云以及本地部署等多种环境中使用,满足不同客户的隐私和安全需求。
联系信息
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网页在线客服: 咨询
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如何获得试用 API 密钥?
创建帐户后,我们会自动为您创建试用 API 密钥。该 API 密钥将在仪表板上以及名为“API 密钥”的仪表板部分中提供供您复制。
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如何获取生产 API 密钥?
要获取生产密钥,您需要拥有所有者权限(或要求您的组织所有者完成以下步骤)。导航到 Cohere 仪表板中的“计费和使用情况”页面。单击“获取您的生产密钥”按钮并填写“转到生产”工作流程。
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试用 API 密钥和生产 API 密钥有什么区别?
通过试用 API 密钥进行的 API 调用是免费的。但是,试用密钥受到速率限制,并且不允许用于生产或商业目的。从生产 API 密钥进行的 API 调用将按即用即付的方式收费。生产 API 密钥专为大规模生产使用而设计
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注册时有帐户限制吗?
每个帐户都以个人帐户开始,并且只能访问试用 API 密钥。作为个人帐户,在成为组织的一部分之前,您将无法添加其他成员。
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组织账户和个人账户有什么区别?
在 Cohere,组织是共享单一计费门户的一组个人帐户。组织不会自动获得生产 API 密钥访问权限,组织成员仍必须填写我们的生产访问申请表。个人账户不能与其他账户共享账单信息。
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我应该选择哪个模型?
您的模型选择反映了您对模型性能和速度的相对优先级。较大的模型提供更好的性能并且能够执行更复杂的任务,而较小的模型具有更快的响应时间。
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我什么时候收到账单?
通过试用 API 密钥进行的 API 调用将是免费的。从生产密钥进行的 API 调用将按即用即付的方式计费。您的账单将在每个日历月末或当您的未清余额达到 250 美元时发出。
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我使用的模型按token计费。什么是token?
语言模型理解“token”而不是字符或字节。每个单词的token数量取决于文本的复杂性。简单文本平均每个单词可能接近 1 个token,而复杂文本可能使用不太常见的单词,平均每个单词需要 3-4 个token。
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COMMAND R 系列支持哪些模型?
Command R 系列支持聊天模型。对于使用汇总或生成端点的客户,定价不会改变,输入仍为 0.50 美元/100 万个token,输出为 1.50 美元/100 万个token。
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在哪里可以找到我们旧模型的定价(即 RERANK 2、COMMAND LIGHT 和 CLASSIF...
对于现有客户: - 分类定价为 0.05 美元/1K 输入和输出分类 - Command-light 的输入定价为 0.30 美元/100 万个token,输出为 0.60 美元/100 万个token - Rerank 2 定价为 1.00 美元/1K 输入和输出搜索
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Cohere LLM大模型的优势是什么?
Cohere LLM大模型以其高级文本理解、快速集成和多场景应用而具有优势。它能够深入理解文本内容,执行复杂的语言任务。选择合适的cohere模型名称可以针对不同的NLP任务进行优化,例如文本分类、语义搜索等。
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Cohere LLM大模型API适用于哪些人?
Cohere LLM大模型API适用于希望在其应用程序中集成高级自然语言处理功能的开发者、需要自动化语言相关任务的企业以及探索自然语言处理最新进展的研究者。用户可以根据自己的需求选择合适的cohere模型名称,如聊天机器人模型或文本生成模型。
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使用Cohere LLM大模型API是否存在风险?
尽管Cohere LLM大模型API提供了强大的功能,但使用任何API都伴随着潜在的风险。在选择cohere模型名称时,应考虑其安全性和隐私保护措施,以确保数据的安全。
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Cohere LLM大模型API服务商是否安全?
Cohere作为服务商,提供了多层面的安全机制来确保用户信息的安全性。在选择cohere模型名称时,服务商的安全性能是一个重要考虑因素,以确保API服务的安全性。
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如何在我的应用程序中集成Cohere LLM大模型API?
可以通过C++或GO等编程语言轻松集成和使用Cohere LLM大模型API。在集成时,需要指定所需的cohere模型名称以满足特定的NLP需求,例如选择适合聊天机器人的模型或适合文本生成的模型。
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Cohere LLM大模型API的开源代码替换解决方案是什么?
如果您需要寻找其他替代方案,可以探索Diff自然语言API或Flowise AI大模型,这些服务提供了类似的自然语言处理功能。在选择替代方案时,也应考虑cohere模型名称的替代选项,以确保功能和性能的一致性。
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如何提高使用Cohere时的网络访问稳定性?
由于某些地区的网络限制,开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。在选择cohere模型名称时,确保在初始化模型时设置合适的API代理端点,以提高网络访问的稳定性。
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如果遇到Cohere模型响应延迟,该怎么办?
如果遇到响应延迟,可以尝试调整模型的`max_tokens`和`temperature`参数,以优化性能。在调整这些参数时,应确保所使用的cohere模型名称能够适应这些调整,以实现最佳的性能。
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Cohere是否支持文档和连接器的同时使用?
请注意,如果同时提供文档和连接器,`invoke`方法会优先处理文档。在使用文档和连接器时,应明确指定所需的cohere模型名称,以确保正确的服务访问和数据处理。
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Cohere Reranker如何提升信息检索效果?
Cohere的Reranker API可以重新排序检索结果,从而提高信息检索的效果。在使用Reranker功能时,需要指定相应的cohere模型名称以实现最佳的重排序效果,例如选择适合语义搜索的模型。
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Cohere是一家提供先进大型语言模型(LLMs)的公司,致力于帮助开发者和企业构建基于LLM的应用程序。公司拥有Command系列模型,包括Command R和Command R+,这些模型通过Chat API支持对话代理、文本摘要、文案撰写等功能。Cohere还提供RAG技术,增强模型的事实性和准确性。此外,公司还提供Embed和Rerank模型,用于提升搜索、分类和RAG结果的准确性。Cohere支持在公有云、私有云以及本地部署等多种环境中使用,满足不同客户的隐私和安全需求。
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