AI Visibility Center of Excellence
Lær hvad et AI Visibility Center of Excellence er, dets nøgleansvar, overvågningskapaciteter og hvordan det gør det muligt for organisationer at opretholde genn...
7 min læsning
Cohere AI
Cohere er en AI-virksomhed med fokus på erhvervslivet, der udvikler Command-familien af store sprogmodeller og driver en webcrawler til indsamling af træningsdata. Platformen tilbyder sikre, tilpassede AI-løsninger til virksomheder, herunder tekstgenerering, semantisk søgning og retrieval-augmented generation funktioner. Cohere's teknologi driver AI-agenter, automatisering af arbejdsgange og indholdsskabelse i stor skala på tværs af flere brancher.
Hvad er Cohere AI?
Cohere er en AI-virksomhed med fokus på erhvervslivet, der specialiserer sig i at udvikle kraftfulde sprogmodeller og AI-løsninger, designet specifikt til forretningsapplikationer. Virksomheden blev grundlagt med en mission om at gøre avanceret AI tilgængelig og sikker for virksomheder og har positioneret sig som en førende leverandør af tilpasselig, produktionsklar AI-teknologi, som prioriterer datasikkerhed og organisatorisk kontrol. Virksomhedens kerneprodukt er Command-familien af sprogmodeller, der er udviklet til at håndtere komplekse forretningsarbejdsgange, herunder indholdsgenerering, retrieval-augmented generation (RAG), værktøjsbrug og agentbaserede AI-applikationer. I modsætning til forbrugerfokuserede AI-platforme lægger Cohere vægt på erhvervssikkerhed, private implementeringsmuligheder og evnen til at tilpasse modeller på proprietære data. Virksomheden betjener en bred vifte af brancher, herunder finansielle tjenester, sundhedssektoren, teknologi, produktion og den offentlige sektor, med bemærkelsesværdige kunder som Oracle, Fujitsu, Notion, Dell Technologies, RBC, SAP og Salesforce.
Cohere Training Data Crawler
cohere-training-data-crawleren er en webcrawler, der drives af Cohere for systematisk at downloade og indsamle offentligt tilgængeligt indhold fra websites til træning af deres store sprogmodeller. I modsætning til traditionelle søgemaskine-crawlere, der indekserer indhold for at hjælpe brugere med at finde information via søgeresultater, retter Cohere’s crawler sig specifikt mod indhold til maskinlæringsformål og downloader hele sider og dokumenter for at opbygge træningsdatasæt. Denne forskel er væsentlig: søgemaskine-crawlere (som Googlebot) opretter indeks til søgning, mens AI-datascrapere som cohere-training-data-crawleren indsamler råt indhold for at forbedre modellernes evner. Crawleren opererer med mindre gennemsigtighed end søgemaskiner med hensyn til valg af sider, crawl-frekvens og prioritering af dataanvendelse. Websiteejere kan blokere crawleren via robots.txt-konfiguration ved at tilføje reglen “User-agent: cohere-training-data-crawler” efterfulgt af “Disallow: /”, selvom implementeringen af blokeringsmetoder varierer i effektivitet.
Nøgleegenskaber ved cohere-training-data-crawleren:
- Formål: Indsamler træningsdata til Cohere’s LLM’er og erhvervs-AI-applikationer
- Omfang: Retter sig mod offentligt tilgængeligt webindhold inklusive tekst, kode og strukturerede data
- Gennemsigtighed: Cohere anerkender crawlerens eksistens og tilbyder dokumentation for, hvordan den kan blokeres
- Respekt for robots.txt: Overholder generelt robots.txt-direktiver, selvom verifikation via overvågningsværktøjer anbefales
- Frekvens: Kan crawle mere aggressivt end traditionelle søgemaskiner afhængigt af indholdets relevans
Command-familien af sprogmodeller
Command-familien repræsenterer Cohere’s flagskibsserie af generative sprogmodeller, som hver især er optimeret til specifikke erhvervsanvendelser og ydelseskrav. Disse modeller er instruktionsfølgende, konversationsmodeller, der udmærker sig i at forstå komplekse forretningsopgaver og generere tekst af høj kvalitet. Familien omfatter flere varianter, der er designet til at balancere ydelse, hastighed og omkostningseffektivitet, så organisationer kan vælge den model, der bedst matcher deres behov. Command-modeller understøtter avancerede funktioner såsom værktøjsbrug (så AI-agenter kan interagere med eksterne systemer), retrieval-augmented generation (RAG) til at forankre svar i proprietære data, flersprogsbehandling på tværs af 23 sprog samt agentbaseret AI til autonom arbejdsgangsautomatisering. Den seneste version, Command A, er Cohere’s mest effektive model til dato med 256K kontekstudvidelse, kræver kun to GPU’er til implementering og leverer 150% højere gennemløb sammenlignet med tidligere versioner.
| Modelnavn | Lancering | Nøglefunktioner | Kontekstudvidelse | Bedst til |
|---|---|---|---|---|
| Command A | 2025 | Værktøjsbrug, agenter, RAG, flersprogethed, ræsonnement | 256K | Komplekse erhvervsarbejdsgange, agentbaseret AI |
| Command R7B | 2024 | RAG, værktøjsbrug, agenter, ræsonnement | 128K | Hurtige, effektive erhvervsapplikationer |
| Command R+ | 2024 | Kompleks RAG, flertrins værktøjsbrug | 128K | Avanceret retrieval og ræsonnement |
| Command R | 2024 | Konversation, sproglige opgaver, kodning | 128K | Generelle erhvervsapplikationer |
| Aya Expanse | 2024 | Flersproget (23 sprog) | 128K | Globale virksomheder, ikke-engelsksproget indhold |
Erhvervsapplikationer og virkelige brugsscenarier
Cohere’s Command-modeller driver en bred vifte af erhvervsapplikationer på tværs af flere brancher og gør det muligt for organisationer at automatisere komplekse arbejdsgange og øge produktiviteten i stor skala. Inden for finansielle tjenester bruger institutioner Command-modeller til automatisk rapportgenerering, finansiel analyse, kundekommunikation og dokumentation for overholdelse, hvor kunder som RBC og andre større banker anvender teknologien til indholdsskabelse i stor volumen. Sundhedsorganisationer benytter Cohere’s modeller til behandling af medicinske dokumenter, patient Q&A-systemer, generering af kliniske noter og analyse af forskningsartikler, hvor evnen til at håndtere specialiseret terminologi og opretholde nøjagtighed er afgørende. Teknologivirksomheder bruger Command til kodegenerering, dokumentationsskabelse, API-integration og udviklerværktøjer, hvor Notion integrerer Cohere’s funktioner i deres platform. Produktion og logistik drager fordel af arbejdsgangsautomatisering, optimering af forsyningskæder og generering af driftsdokumentation. Fujitsu, et stort teknologikonglomerat, har indgået partnerskab med Cohere for at levere sikre erhvervs-LLM’er globalt, hvilket understreger betydningen af sikkerhed og tilpasning i erhvervs-AI. North-platformen, drevet af Command-modeller, repræsenterer Cohere’s integrerede løsning til arbejdspladsproduktivitet, hvor AI-agenter, intelligent søgning og generative funktioner kombineres i ét erhvervsklart system.
Dataprivatliv, etik og kontrol over crawleren
Driften af cohere-training-data-crawleren rejser vigtige overvejelser for websiteejere, indholdsskabere og organisationer, der er bekymrede for dataanvendelse og attribuering. Selvom crawleren retter sig mod offentligt tilgængeligt indhold, adskiller indsamlingen af disse data til AI-modeller sig grundlæggende fra traditionel webindeksering, da indholdet bliver en del af proprietære træningsdatasæt med begrænset gennemsigtighed om, hvordan det bruges eller krediteres. Indholdsskabere kan have legitime bekymringer over, at deres arbejde bruges til at træne kommercielle AI-systemer uden udtrykkelig tilladelse eller kompensation, især for kreativt, journalistisk eller specialiseret professionelt indhold. De etiske implikationer rækker ud over enkelte websites til bredere spørgsmål om AI-træningsdata, attribueringspraksis og indholdsskaberes rettigheder i en AI-drevet økonomi.
Praktiske overvejelser for håndtering af cohere-training-data-crawleren:
- robots.txt-blokering: Tilføj “User-agent: cohere-training-data-crawler” med “Disallow: /” for at forhindre adgang
- Overvågningsværktøjer: Brug tjenester som Dark Visitors til at spore crawler-besøg og kontrollere robots.txt-overholdelse
- Server-niveau restriktioner: Implementer firewall-regler eller IP-blokering for yderligere kontrol ud over robots.txt
- Indholdsvurdering: Overvej, om din indholdstype (kreativ, proprietær, følsom) bør blokeres for AI-datascrapere
- Bredere strategi: Overvej at blokere flere AI-datascrapere samtidigt ved at bruge robots.txt-kategorier, der opdateres automatisk
Cohere’s position i det erhvervsrettede AI-landskab
Cohere adskiller sig fra større AI-konkurrenter som OpenAI, Google og Anthropic gennem sit eksplicitte fokus på erhvervsbehov, sikkerhed og tilpasningsmuligheder. Mens OpenAI’s ChatGPT og Google’s Gemini retter sig mod forbruger- og generelle markeder, har Cohere strategisk positioneret sig som den erhvervsrettede AI-platform med funktioner, som store organisationer efterspørger: private implementeringer i dedikerede virtuelle private clouds (VPC’er), on-premises implementering til lukkede miljøer samt mulighed for at finetune modeller på proprietære data uden at udlevere følsomme oplysninger til tredjepart. Cohere’s flersprogede funktionalitet via Aya-modellerne, der understøtter 23 sprog, giver betydelige fordele for globale virksomheder, der opererer på tværs af regioner og sprog. Virksomhedens fokus på værktøjsbrug og agentbaseret AI gør det muligt at automatisere avancerede arbejdsgange, som rækker ud over simpel tekstgenerering, så AI-systemer kan interagere med forretningsapplikationer, databaser og eksterne API’er. Fleksibel implementering på tværs af flere platforme – herunder Amazon Bedrock, Azure AI Foundry, Oracle GenAI Service og SageMaker – sikrer, at virksomheder kan integrere Cohere-modeller i deres eksisterende teknologistakke uden leverandørlåsning. Kombinationen af sikkerhedsbaseret arkitektur, tilpasningsmuligheder, flersprogsunderstøttelse og erhvervsmæssig driftssikkerhed gør Cohere til det foretrukne valg for organisationer, der prioriterer databeskyttelse, compliance og operationel kontrol over forbrugerrettede AI-funktioner.
