Cohere embeding

Embeding modely lze použít ke generování vkládání z textu nebo k jeho klasifikaci na základě různých parametrů.

Co je Cohere Embeding multilingual model

Cohere Embeding multilingual model v3 je vícejazyčný embeddingový model z rodiny Cohere Embed v3, který převádí text (a volitelně i jednotlivé obrázky) do vektorů o délce 1 024 rozměrů. Tyto vektory slouží k sémantickému vyhledávání, RAG (retrieval-augmented generation), klasifikaci, shlukování a deduplikaci obsahu napříč více než stovkou jazyků. V praxi umožňuje porovnávat „význam“ dotazu s dokumenty i napříč jazyky (cross-lingual). Cohere Documentation+2Amazon Web Services, Inc.+2

Jak model volat na Amazon Bedrock

Na Bedrocku se model volá synchronní operací InvokeModel se schématem požadavku (zjednodušeně):

{
  "input_type": "search_document | search_query | classification | clustering | image",
  "texts": ["..."],            // až 96 položek na volání
  "images": ["data:image/..."],// max 1 obrázek (alternativa k 'texts')
  "truncate": "NONE|START|END",
  "embedding_types": ["float"|"int8"|"uint8"|"binary"|"ubinary"]
}

  • input_type je zásadní: pro indexaci dokumentů používejte search_document, pro dotazy do vektorové DB search_query.

  • Limitace volání: až 96 textů na request a max 2 048 znaků na položku; AWS doporučuje držet se < 512 tokenů na text kvůli výkonu.

  • Výstup: pole embeddingů, každý o 1024 prvcích (float; volitelně kvantizované varianty int8/uint8/binary/ubinary pro úsporu místa).

  • Streaming není podporován (u Embed modelů). AWS Documentation

Pozn.: Cohere Embed na Bedrocku podporuje i jednotlivé obrázky (1× image per call) s input_type: "image" a Base64 data-URI; pro běžné textové RAG scénáře zůstává standardem texts + search_* páry. AWS Documentation

Identifikátor modelu a regiony

  • Model ID (Bedrock): cohere.embed-multilingual-v3

  • Dostupné regiony (výběr): us-east-1, us-west-2, ap-northeast-1, ap-south-1, ap-southeast-1/2, ca-central-1, eu-central-1, eu-west-1/2/3, sa-east-1. Pro provoz z ČR je praktický eu-central-1 (Frankfurt). AWS Documentation

Typické použití a doporučené postupy

1) Sémantické vyhledávání a RAG

  • Indexujte dokumenty s input_type: "search_document" a dotazy embeddujte s input_type: "search_query". Tato asymetrie zlepšuje kvalitu shody dotaz ↔ pasáž. AWS Documentation+1

  • U dlouhých textů chunkujte (např. 200–500 slov), doporučeno pod < 512 tokenů/chunk. AWS Documentation

2) Klasifikace a shlukování

  • Pro feature vektory do vlastních klasifikátorů/shlukovačů použijte classification nebo clustering. Zachováte konzistenci embeddingů napříč daty i jazyky. AWS Documentation

3) Úspora úložiště a šířky pásma

  • Zvažte výstup int8/uint8 nebo (u)binary embeddings pro kompresi vektorů (menší footprint ve vektorové DB; vhodné pro velké korpusy). Ověřte dopad na přesnost ve vašem use-case. AWS Documentation

Výkonové a formátové parametry (shrnutí)

  • Rozměr vektoru: 1 024.

  • Max. položek texts na volání: 96.

  • Max. délka položky: 2 048 znaků (doporučení: < 512 tokenů).

  • Vstupní režimy: search_document, search_query, classification, clustering, image (alternativně k texts, max 1).

  • Volitelná kvantizace výstupu: int8, uint8, binary, ubinary.

  • Streaming: ne (u Embed modelů).

  • Multilingvální rozsah: 100+ jazyků; vhodné i pro cross-lingual vyhledávání. AWS Documentation+2Cohere Documentation+2

Bezpečnost, soukromí a provozní podmínky na Bedrocku

  • Data se nepoužívají k tréninku základních modelů bez výslovného souhlasu zákazníka. Vaše obsahová data ani prompt-response páry nejsou sdílena s poskytovateli modelů. Amazon Web Services, Inc.+2Amazon Web Services, Inc.+2

  • Šifrování: Vždy šifrováno v klidu (KMS) i při přenosu (TLS 1.2+). Můžete použít vlastní CMK klíče. AWS Documentation

  • Síťová izolace: AWS PrivateLink / VPC endpoint pro privátní konektivitu bez expozice internetu. Amazon Web Services, Inc.+1

  • Řízení přístupu: Jemnozrnná autorizace přes IAM (např. bedrock:InvokeModel), možnost povolit/zakázat konkrétní modely v regionu. AWS re:Inforce

  • Soulad a compliance: Bedrock uvádí např. CSA STAR, šifrování by default a evropská doporučení pro bezpečné použití (viz regionální best-practices). Amazon Web Services, Inc.+1

Architektonické tipy pro integraci

  1. Vektorová databáze a metriky podobnosti Používejte kosinovou podobnost nebo vnitřní součin; testujte i dot-product/L2 dle DB. Pro cross-lingual scénáře držte jednotný embedder napříč všemi jazyky. Cohere Documentation

  2. Asymetrické embeddingy pro vyhledávání Index (search_document) × dotaz (search_query) – zlepší přesnost rankingu a relevance. Pinecone Docs

  3. Batchování Seskupujte až 96 textů na jedno volání, optimalizujete latenci a náklady na orchestrace. Pozor na délku položek (znaky/tokény) a případné zkracování přes truncate. AWS Documentation

  4. Kompaktní vektory Vyzkoušejte int8/uint8/binary výstupy, zvlášť pokud máte miliony dokumentů. V některých DB (Qdrant, Milvus, OpenSearch k-NN) snížíte náročnost na RAM/disk. AWS Documentation

  5. Bezpečná konektivita Pro produkci preferujte PrivateLink a zákaznické KMS klíče; auditujte volání přes CloudTrail a monitorujte provoz přes CloudWatch. Amazon Web Services, Inc.+1

Příkladové scénáře

  • Multijazyčné firemní vyhledávání: Jeden index nad dokumenty v češtině, slovenštině a angličtině; uživatelé se ptají libovolným jazykem a dostanou relevantní výsledky (cross-lingual). Zilliz

  • RAG nad legislativou a manuály: Chunkování kapitol do ~300–500 slov, indexace search_document, dotazy search_query, re-ranking (volitelně Cohere Rerank) a následné předání top pasáží generativnímu modelu. Cohere Documentation

  • Klasifikace a deduplikace znalostní báze: Embed vektory jako feature do vlastních klasifikátorů a pro odhalování duplicitních článků. Cohere Documentation

Závěr

cohere.embed-multilingual-v3 na Amazon Bedrock je robustní volba pro vícejazyčné sémantické vyhledávání a RAG. Nabízí 1 024-rozměrné embeddingy, jasně definované limity (≤ 96 textů/volání, doporučení < 512 tokenů/text), účelové input_type pro různé úlohy a volitelné kompaktní výstupy. Bedrock navíc přidává podnikové záruky – šifrování, izolovanou konektivitu (PrivateLink), IAM řízení přístupu a garanci, že váš obsah bez souhlasu netrénuje základní modely. Pro evropské nasazení se nabízí region eu-central-1. AWS Documentation+2AWS Documentation+2

PreviousClaude 3.5 SonnetNextPROMPT ACADEMY

Last updated

Was this helpful?