Cohere कंपनी ने हाल ही में अपने Embed3 खोज मॉडल में एक महत्वपूर्ण प्रगति की है, जो पहली बार छवि खोज कार्यक्षमता और पाठ पुनर्प्राप्ति को बिना किसी बाधा के एकीकृत करता है। यह नवाचार व्यवसायों को एक ही डेटाबेस में चित्रों और पाठों की एकीकृत खोज करने की अनुमति देता है, जिससे विशाल उत्पाद चित्रों, डिज़ाइन फ़ाइलों और रिपोर्ट प्रबंधन में क्रांतिकारी परिवर्तन आता है।
तकनीकी स्तर पर, नया सिस्टम एकीकृत संग्रहण आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो व्यवसायों को कई स्वतंत्र डेटाबेस को बनाए रखने की परेशानी से पूरी तरह से मुक्त करता है। सिस्टम PNG, JPEG, WebP और GIF जैसे प्रमुख चित्र फ़ार्मेट का समर्थन करता है, और एकल फ़ाइल की अधिकतम क्षमता 5MB है। वर्तमान में, सिस्टम केवल एकल चित्र प्रश्न का समर्थन करता है, बैच प्रसंस्करण कार्यक्षमता अभी विकासाधीन है।
मुख्य तकनीकी समर्थन के तहत, सिस्टम व्यावसायिक डेटा को वेक्टर प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करता है, जिससे जटिल व्यावसायिक डेटा की पुनर्प्राप्ति दक्षता में काफी वृद्धि होती है। डेवलपर्स मौजूदा Embed API के माध्यम से नई सुविधाओं तक पहुंच सकते हैं, चित्रों को Base64 कोडित डेटा URL रूप में प्रस्तुत करना आवश्यक है।
यह उल्लेखनीय है कि अपडेट किया गया मॉडल 100 से अधिक भाषाओं का समर्थन करता है और इसमें मजबूत क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म संगतता है। Cohere के अपने प्लेटफॉर्म पर चलने के अलावा, इसे Microsoft Azure और Amazon SageMaker पर भी तैनात किया जा सकता है। यह कंपनी, जिसे Transformer आर्किटेक्चर विकास टीम ने स्थापित किया था, ने पिछले साल जुलाई में 5 अरब डॉलर का वित्तीय समर्थन प्राप्त किया।
जब मल्टी-मोडल सामग्री खोज का महत्व बढ़ रहा है, Google और OpenAI जैसी तकनीकी दिग्गजों ने भी इसी तरह के उत्पाद पेश किए हैं। वर्तमान प्रतिस्पर्धा का ध्यान व्यावसायिक अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक प्रसंस्करण गति, सटीकता और सुरक्षा पर केंद्रित हो गया है।
