Cohere 推出新的聊天 API：加入競爭激烈的 AI 聊天機器人市場
背景
加拿大多倫多的 Cohere 是一家新興的 AI 公司，由前 Google 員工創立，致力於開發企業使用的基礎模型和其他 AI 技術。它在 AI 生成市場中嶄露頭角，並且進一步加入了 AI 聊天機器人競爭之中，推出了一個新的應用程式程式設計介面(API)。這個 API 讓其他企業的第三方開發者可以基於 Cohere 專有的大型語言模型(Command)來構建聊天應用程式。
除了聊天 API 之外，Cohere 還提供了內容生成和文字摘要的 API，以響應不同企業的需求。此外 Cohere 還在網上提供了免費的聊天機器人展示環境，讓使用者可以測試其聊天機器人。然而進入這個環境需要使用 Google 或 Cohere 的憑證進行註冊。
Coral 聊天機器人效能與競爭機器人相比稍慢
VentureBeat 對 Cohere 的聊天機器人進行了測試，發現相比於一些競爭性的閉源聊天機器人（如 OpenAI 的 ChatGPT 或 Anthropic 的 Claude 2），Cohere 基於 Command 的 Coral 聊天機器人在返回回應時稍慢，需要至少兩秒以上的時間來生成回應。但是 Coral 的回答通常都是準確且最新的，並且答案的表達清晰而沒有可見的幻想成分。
然而 Coral 聊天機器人在回答特定公司相關問題時，未能找到一些最新的訊息。這表明 Cohere 的市場研究助手的可靠性並未達到預期。然而當前的測試非常有限，僅涉及少數查詢。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 與 Cohere 的新聊天 API
Cohere 新的聊天 API 具備了 Retrieval-Augmented Generation (RAG)功能，該功能控制聊天機器人的訊息來源，開發人員可以限定訊息來源於其自有企業資料，或者擴充套件工作範圍，掃描整個網際網路，同時仍利用聊天機器人的原始訓練和文字生成能力。
Cohere 在其宣布新聊天 API 的部落格文章中寫道：“RAG 系統透過包含來自訓練模型之外的資料來源的訊息，增強了生成式 AI 回應的相關性和準確性。” 對於 Cohere 的新 RAG 聊天 API，開發者只能新增兩個支援的附加訊息來源，一個是來自網際網路的搜尋實現，另一個是來自企業或其他來源的純文字檔案。
Cohere 在部落格文章中舉例說明：“比如，一個正在開發市場研究助手的開發者可以讓他們的聊天機器人配備網路搜尋功能，以便獲取關於該領域趨勢和競爭對手的最新新聞。” 他們還強調：“我們專門訓練 Command 在 RAG 任務上表現良好。這意味著你可以期待 Cohere 的模型具有出色的效能。” 然而根據 VentureBeat 有限的初始測試，該聊天機器人在可靠性方面並不總是如市場研究助手所預期的那樣。在一些特定的公司新聞問題上，它未能返回最新的訊息。然而我們的測試範圍非常有限，僅涉及少數查詢。
其他功能和展望
除了 RAG 聊天 API 之外，Cohere 還提供了與該公司的其它模組化元件相存取的能力。這些元件包括“檔案模式”，允許開發者指定 Cohere 聊天機器人在回答使用者提示時參考的檔案；“查詢生成模式”，指示聊天機器人根據使用者提交的訊息返回搜尋查詢；以及“存取模式”，允許開發者將聊天機器人存取到網路或其他訊息源。
Cohere 還指出，他們計劃擴充套件這個存取器/模組化生態系統。這一宣布出現在競爭對手 OpenAI 昨天重新引入網路瀏覽功能之後。此前，OpenAI 因為一部分使用者繞過網站付費墻使用該功能而對該功能進行了約束。OpenAI 還透過推出 ChatGPT for Enterprise 訂閱服務層，更直接地向企業使用者提供了服務，這也是 Cohere 在宣布 RAG 聊天 API 之後的最新動態。
在眾多 AI 產品中，不同廠商透過不斷推陳出新來爭奪市場份額，而最終得勝者需能實際滿足使用者需求，提供卓越的效能和可靠性。
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