Cohere ने अत्याधुनिक मल्टी-मोडल AI सर्च मॉडल Embed3 लॉन्च किया है - अब यह मल्टी-मोडल सर्च का समर्थन करता है, जिसका अर्थ है कि उपयोगकर्ता न केवल टेक्स्ट के माध्यम से, बल्कि चित्रों के माध्यम से भी एंटरप्राइज-स्तरीय खोज कर सकते हैं।
Embed3 पिछले साल लॉन्च होने के बाद से लगातार अनुकूलित हो रहा है, जिससे कंपनियों को दस्तावेजों को डिजिटल प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करने में मदद मिल रही है, और इस बार का अपडेट इसे चित्र खोज में और भी बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम बनाएगा।
Cohere के सह-संस्थापक और सीईओ Aidan Gonzales ने सोशल मीडिया पर Embed3 की चित्र खोज में प्रदर्शन वृद्धि का चार्ट साझा किया।
Cohere ने एक ब्लॉग में कहा कि यह नई सुविधा कंपनियों को चित्रों में संग्रहीत विशाल डेटा को पूरी तरह से खोजने में मदद करेगी, जिससे कार्य दक्षता में वृद्धि होगी। कंपनियाँ जटिल रिपोर्टों, उत्पाद कैटलॉग और डिज़ाइन फ़ाइलों जैसे मल्टी-मोडल संपत्तियों को तेजी से और सटीकता से खोज सकती हैं।
जैसे-जैसे मल्टी-मोडल सर्च विकसित हो रहा है, Cohere का Embed3 एक साथ टेक्स्ट और चित्रों के एम्बेड उत्पन्न कर सकता है। यह नया एम्बेडिंग तरीका उपयोगकर्ताओं को चित्रों और टेक्स्ट को एकीकृत संभावित स्थान में प्रबंधित करने की अनुमति देता है, बजाय इसके कि उन्हें अलग-अलग संग्रहित किया जाए। इस तरीके में सुधार से खोज परिणामों की गुणवत्ता में काफी सुधार होगा, जिससे टेक्स्ट डेटा की ओर झुकाव से बचा जा सकेगा और डेटा के पीछे के अर्थ को बेहतर तरीके से समझा जा सकेगा।
यहाँ Embed3 के वास्तविक उपयोग के मामले हैं:
ग्राफ़ और चार्ट: दृश्य प्रतिनिधित्व जटिल डेटा को समझने के लिए महत्वपूर्ण है। उपयोगकर्ता अब अपने व्यवसाय के निर्णयों को सूचित करने के लिए उपयुक्त चार्ट को आसानी से ढूंढ सकते हैं। बस एक विशेष अंतर्दृष्टि का वर्णन करें, Embed3 संबंधित ग्राफ़ और चार्ट को पुनः प्राप्त करेगा, जिससे विभिन्न टीमों के कर्मचारी डेटा-संचालित निर्णय लेने में अधिक कुशलता से काम कर सकेंगे।
ई-कॉमर्स उत्पाद कैटलॉग: पारंपरिक खोज विधियाँ अक्सर ग्राहकों को टेक्स्ट-आधारित उत्पाद विवरण के माध्यम से उत्पाद खोजने में सीमित करती हैं। Embed3 ने इस खोज अनुभव को बदल दिया है। रिटेलर्स ऐसे ऐप्स बना सकते हैं, जो टेक्स्ट विवरण के अलावा उत्पाद चित्रों की भी खोज कर सकें, जिससे खरीदारों के लिए एक अलग अनुभव बनाया जा सके और रूपांतरण दर बढ़ाई जा सके।
डिज़ाइन फ़ाइलें और टेम्पलेट: डिज़ाइनर्स अक्सर बड़ी संपत्ति लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं, और दृश्य प्रभावों को व्यवस्थित करने के लिए स्मृति या सख्त नामकरण नियमों पर निर्भर होते हैं। Embed3 टेक्स्ट विवरण के आधार पर विशिष्ट UI मॉडल, दृश्य टेम्पलेट और प्रेजेंटेशन स्लाइड्स को खोजना आसान बनाता है। इससे रचना प्रक्रिया सरल होती है।
Embed3 का समर्थन करने वाली भाषाएँ 100 से अधिक हैं, जिसका अर्थ है कि यह एक व्यापक उपयोगकर्ता आधार की सेवा करने में सक्षम है। वर्तमान में, यह मल्टी-मोडल Embed3 Cohere के प्लेटफॉर्म और Amazon SageMaker पर लॉन्च किया गया है।
जैसे-जैसे अधिक से अधिक उपयोगकर्ता चित्र खोज की आदत डाल रहे हैं, कंपनियाँ इस प्रवृत्ति का पालन कर रही हैं, Cohere का अपडेट उन्हें अधिक लचीले खोज अनुभव का लाभ उठाने का अवसर देता है। Cohere ने सितंबर में अपने API को अपडेट किया, जिससे ग्राहकों को अन्य मॉडलों से Cohere मॉडल में आसानी से स्विच करने की अनुमति मिली।
आधिकारिक ब्लॉग: https://cohere.com/blog/multimodal-embed-3
मुख्य बिंदु:
🌟 Embed3 मल्टी-मोडल खोज का समर्थन करता है, उपयोगकर्ता चित्र और टेक्स्ट के माध्यम से खोज कर सकते हैं।
📈 अपडेटेड मॉडल ने चित्र खोज प्रदर्शन को काफी बढ़ाया, कंपनियों को डेटा मूल्य निकालने में मदद की।
🔄 Cohere ने सितंबर में API को अपडेट किया, अन्य मॉडलों से ग्राहकों के स्विचिंग प्रक्रिया को सरल बनाया।
