AI Visibility Center of Excellence
Lær hva et AI Visibility Center of Excellence er, dets sentrale ansvarsområder, overvåkingskapasiteter, og hvordan det gjør det mulig for organisasjoner å oppre...
7 min lesing
Cohere AI
Cohere er et AI-selskap med fokus på bedrifter som utvikler Command-familien av store språkmodeller og driver en nett-crawler for å samle treningsdata. Plattformen tilbyr sikre, tilpassbare AI-løsninger for virksomheter, inkludert tekstgenerering, semantisk søk og retrieval-augmented generation (RAG). Cohere sin teknologi driver AI-agenter, arbeidsflytautomatisering og innholdsskaping i stor skala på tvers av ulike bransjer.
Hva er Cohere AI?
Cohere er et AI-selskap med fokus på bedrifter, spesialisert på utvikling av kraftige språkmodeller og AI-løsninger designet spesielt for bedriftsapplikasjoner. Selskapet ble grunnlagt med et mål om å gjøre avansert AI tilgjengelig og sikkert for virksomheter, og har posisjonert seg som en ledende leverandør av tilpassbar, produksjonsklar AI-teknologi som prioriterer datasikkerhet og organisatorisk kontroll. Selskapets kjerneprodukt er Command-familien av språkmodeller, som er konstruert for å håndtere komplekse forretningsprosesser, inkludert innholdsgenerering, retrieval-augmented generation (RAG), verktøybruk og agentbaserte AI-applikasjoner. I motsetning til forbrukerrettede AI-plattformer legger Cohere vekt på sikkerhet på bedriftsnivå, private distribusjonsalternativer og muligheten til å tilpasse modeller på proprietære data. Selskapet betjener et bredt spekter av bransjer, inkludert finansielle tjenester, helsevesen, teknologi, produksjon og offentlig sektor, med kjente kunder som Oracle, Fujitsu, Notion, Dell Technologies, RBC, SAP og Salesforce.
Cohere sin treningsdatacrawler
cohere-training-data-crawler er en nett-crawler som driftes av Cohere for systematisk å laste ned og samle offentlig tilgjengelig innhold fra nettsteder for å trene sine store språkmodeller. I motsetning til tradisjonelle søkemotorcrawlere, som indekserer innhold for å hjelpe brukere å finne informasjon via søkeresultater, retter Cohere sin crawler seg spesifikt mot innhold for maskinlæringsformål, og laster ned hele sider og dokumenter for å bygge treningsdatasett. Denne forskjellen er viktig: søkemotorcrawlere (som Googlebot) lager indekser for gjenfinning, mens AI-datahøstere som cohere-training-data-crawler samler rått innhold for å forbedre modellenes evner. Crawleren opererer med mindre åpenhet enn søkemotorer når det gjelder valg av nettsteder, hvor ofte de besøkes, og prioritering av databruk. Nettstedeiere kan blokkere crawleren via robots.txt-innstillinger ved å legge til regelen “User-agent: cohere-training-data-crawler” etterfulgt av “Disallow: /”, selv om effektiviteten av blokkeringen kan variere.
Nøkkelfunksjoner ved cohere-training-data-crawler:
- Formål: Samler treningsdata for Cohere sine LLM-er og bedrifts-AI-applikasjoner
- Omfang: Retter seg mot offentlig tilgjengelig nettinnhold, inkludert tekst, kode og strukturert data
- Åpenhet: Cohere anerkjenner crawlerens eksistens og tilbyr dokumentasjon for blokkering
- Respekt for robots.txt: Følger som oftest robots.txt-direktiver, men det anbefales å verifisere med overvåkingsverktøy
- Frekvens: Kan crawle mer aggressivt enn tradisjonelle søkemotorer avhengig av innholdets relevans
Command-familien av språkmodeller
Command-familien representerer Cohere sitt flaggskip av generative språkmodeller, der hver modell er optimalisert for spesifikke bedriftsbehov og ytelseskrav. Disse modellene er instruksjonsfølgende samtalemodeller som utmerker seg i å forstå komplekse forretningsoppgaver og generere tekst av høy kvalitet. Familien omfatter flere varianter tilpasset balanse mellom ytelse, hastighet og kostnadseffektivitet, slik at organisasjoner kan velge modellen som passer best til sine behov. Command-modellene støtter avanserte funksjoner som verktøybruk (slik at AI-agenter kan samhandle med eksterne systemer), retrieval-augmented generation (RAG) med forankring i egne data, flerspråklig behandling på tvers av 23 språk og agentbasert AI for autonom arbeidsflytautomatisering. Den nyeste utgaven, Command A, er Cohere sin mest ytelsessterke modell til nå, med 256K kontekster, krever kun to GPU-er for distribusjon og leverer 150 % høyere gjennomstrømming enn tidligere versjoner.
| Modellnavn | Lansering | Nøkkelfunksjoner | Kontekstlengde | Best egnet for |
|---|---|---|---|---|
| Command A | 2025 | Verktøybruk, agenter, RAG, flerspråklig, resonnering | 256K | Komplekse bedriftsprosesser, agentbasert AI |
| Command R7B | 2024 | RAG, verktøybruk, agenter, resonnering | 128K | Rask og effektiv bedriftsbruk |
| Command R+ | 2024 | Kompleks RAG, flertrinns verktøybruk | 128K | Avansert gjenfinning og resonnering |
| Command R | 2024 | Samtale, språkoppgaver, koding | 128K | Generelle bedriftsapplikasjoner |
| Aya Expanse | 2024 | Flerspråklig (23 språk) | 128K | Globale virksomheter, ikke-engelskspråklig innhold |
Bedriftsapplikasjoner og virkelige brukstilfeller
Cohere sine Command-modeller driver ulike bedriftsapplikasjoner i flere bransjer, og gjør det mulig for organisasjoner å automatisere komplekse arbeidsflyter og øke produktiviteten i stor skala. I finanssektoren brukes Command-modeller til automatisk rapportgenerering, finansiell analyse, kundekommunikasjon og dokumentasjon for etterlevelse, der kunder som RBC og andre store banker benytter teknologien til innholdsskaping i stor skala. Helseorganisasjoner bruker Cohere-modeller til behandling av medisinske dokumenter, pasientspørsmål og -svar, generering av kliniske notater og analyse av forskningsartikler, hvor det er avgjørende å håndtere spesialisert terminologi og opprettholde nøyaktighet. Teknologiselskaper bruker Command til kodegenerering, dokumentasjonsopprettelse, API-integrasjon og utviklerverktøy, hvor Notion har integrert Cohere sine funksjoner i sin plattform. Produksjons- og logistikksektoren drar nytte av arbeidsflytautomatisering, optimalisering av forsyningskjeder og generering av operasjonell dokumentasjon. Fujitsu, et stort teknologiselskap, har inngått samarbeid med Cohere for å tilby sikre bedrifts-LLM-er til virksomheter over hele verden, med vekt på betydningen av sikkerhet og tilpasning i bedrifts-AI. North-plattformen, drevet av Command-modellene, er Cohere sin integrerte løsning for produktivitet på arbeidsplassen, som kombinerer AI-agenter, intelligent søk og generative funksjoner i ett bedriftsklart system.
Datapersonvern, etikk og kontroll over crawler
Driften av cohere-training-data-crawler reiser viktige hensyn for nettstedeiere, innholdsskapere og organisasjoner som er opptatt av databruk og attribusjon. Selv om crawleren kun samler offentlig tilgjengelig innhold, skiller denne innsamlingen til AI-trening seg vesentlig fra tradisjonell indeksering, ettersom innholdet blir del av proprietære treningsdatasett med begrenset åpenhet rundt bruk og attribusjon. Innholdsskapere kan ha legitime bekymringer for at arbeidet deres brukes til å trene kommersielle AI-systemer uten eksplisitt tillatelse eller kompensasjon, særlig når det gjelder kreativt, journalistisk eller spesialisert faglig innhold. De etiske implikasjonene går ut over enkeltstående nettsteder, og handler om bredere spørsmål som innhenting av AI-treningsdata, praksis for attribusjon og innholdsskaperes rettigheter i en AI-drevet økonomi.
Praktiske hensyn for håndtering av cohere-training-data-crawler:
- Blokkering via robots.txt: Legg til “User-agent: cohere-training-data-crawler” med “Disallow: /” for å hindre tilgang
- Overvåkingsverktøy: Bruk tjenester som Dark Visitors for å spore crawlerbesøk og sjekke robots.txt-etterlevelse
- Servernivå-restriksjoner: Bruk brannmur eller IP-blokkering for ytterligere kontroll utover robots.txt
- Innholdsvurdering: Vurder om ditt innhold (kreativt, proprietært, sensitivt) bør beskyttes mot AI-crawlere
- Bredere strategi: Vurder å blokkere flere AI-crawlere samtidig ved bruk av robots.txt-kategorier som oppdateres automatisk
Cohere sin posisjon i bedrifts-AI-landskapet
Cohere skiller seg ut fra store AI-konkurrenter som OpenAI, Google og Anthropic gjennom sitt eksplisitte fokus på bedriftsbehov, sikkerhet og tilpasningsmuligheter. Mens OpenAI sin ChatGPT og Google sin Gemini retter seg mot forbrukere og generelle markeder, har Cohere bevisst posisjonert seg som plattformen for bedrifts-AI, og tilbyr funksjoner som større virksomheter etterspør: private distribusjoner i dedikerte virtuelle private skyer (VPC), on-premises distribusjon for luftgappede miljøer, og muligheten til å finjustere modeller på egne data uten å eksponere sensitiv informasjon for tredjepart. Cohere sine flerspråklige evner gjennom Aya-familien av modeller, med støtte for 23 språk, gir betydelige fordeler for globale selskaper som opererer på tvers av regioner og språk. Selskapets vektlegging av verktøybruk og agentbasert AI muliggjør avansert arbeidsflytautomatisering som går langt utover enkel tekstgenerering, ved at AI-systemer kan samhandle med forretningsapplikasjoner, databaser og eksterne API-er. Distribusjonsfleksibilitet på tvers av flere plattformer – inkludert Amazon Bedrock, Azure AI Foundry, Oracle GenAI Service og SageMaker – sikrer at virksomheter kan integrere Cohere-modeller i egne teknologistakker uten leverandørlåsing. Kombinasjonen av sikkerhetsfokusert arkitektur, tilpasningsmuligheter, flerspråklig støtte og pålitelighet på bedriftsnivå gjør Cohere til det foretrukne valget for organisasjoner som prioriterer databeskyttelse, etterlevelse og operasjonell kontroll foran forbrukerrettede AI-funksjoner.
