Command r+ de cohere : un llm axé sur l’entreprise et le rag
Command R+ est un grand modèle de langage (LLM) développé par Cohere, une société d’IA qui se concentre fortement sur les applications d’entreprise et la sécurité des données. Command R+ est positionné comme un modèle puissant et évolutif, optimisé pour les conversations longues, le raisonnement complexe et, de manière significative, pour la Retrieval-Augmented Generation (RAG). Le RAG est une technique où le LLM (modèles d’IA (AI Models)) fonde ses réponses non seulement sur ses connaissances internes, mais aussi sur des informations récupérées en temps réel à partir de sources de données externes spécifiées (par exemple, la base de connaissances d’une entreprise, des documents internes).
Le défi : rag – connecter l’ia aux données d’entreprise
L’un des principaux défis liés à l’exploitation des LLM en entreprise est de leur faire fournir des réponses basées sur des informations propriétaires, spécifiques à l’entreprise et à jour, plutôt que uniquement sur leurs données d’Entraînement IA générales (qui peuvent être obsolètes ou manquer de contexte interne). Le RAG aborde ce problème en connectant le LLM à des bases de données ou à des référentiels de documents internes. Le défi consiste à mettre en place efficacement cette architecture RAG : indexer les sources de données, implémenter des mécanismes de récupération efficaces et s’assurer que le LLM utilise correctement les informations récupérées pour générer des réponses précises et pertinentes.
Cohere et l’orientation entreprise
Contrairement à certains autres laboratoires d’IA qui ont commencé avec une orientation plus grand public (ChatGPT), Cohere s’est dès le départ concentré sur les besoins des entreprises. Cela se reflète dans l’accent mis par Command R+ sur des fonctionnalités comme le RAG, sa disponibilité sur diverses plateformes cloud (SaaS, PaaS, IaaS) avec des options de déploiement privé, et un engagement envers la sécurité et la confidentialité des données adaptées aux exigences des entreprises (éthique de l’IA pour les entreprises).
Capacités conversationnelles et multilingues
Command R+ est conçu pour gérer des conversations longues et maintenir le contexte sur de nombreux tours d’échange. Il dispose également de solides capacités multilingues, ce qui le rend adapté aux entreprises mondiales ayant besoin de communiquer dans différentes langues.
Cas d’utilisation : support client interne, recherche, automatisation
L’accent mis sur le RAG et l’entreprise rend Command R+ bien adapté pour :
- Créer des chatbots internes qui répondent aux questions des employés en se basant sur la documentation de l’entreprise.
- Améliorer la recherche dans les bases de connaissances internes.
- Automatiser des tâches nécessitant la synthèse d’informations provenant de sources internes multiples.
- Génération de contenu par IA informée par les données de l’entreprise.
Brandeploy : structurer le contenu utilisant les capacités de command r+
Si Command R+ est utilisé pour générer du contenu (par exemple, des réponses de chatbot, des résumés de documents internes, des ébauches de contenu marketing basées sur des données RAG), Brandeploy peut aider à garantir que cette sortie est présentée de manière cohérente et conforme à la marque. Intégrez le texte généré par Command R+ dans les modèles Brandeploy (content automation) pour appliquer la mise en forme et les éléments visuels de la marque (plateforme de gouvernance de marque). Utilisez les flux de travail pour l’examen humain si nécessaire, en particulier lorsque le contenu est destiné à un public externe. Brandeploy aide à opérationnaliser les sorties des LLM d’entreprise comme Command R+ dans des communications de marque gérées (centralisation et contrôle des assets de marque).
Exploitez la puissance du RAG avec Command R+ de Cohere pour des réponses IA basées sur vos propres données. Comprenez son orientation entreprise et ses capacités. Assurez-vous que le contenu généré est présenté de manière cohérente et conforme à la marque avec Brandeploy. Planifiez une démo.
