(Source: Cohere)
Informasi penting seringkali tersembunyi dalam berbagai format dokumen, mulai dari laporan keuangan yang kompleks hingga presentasi dinamis, sehingga menjadikannya sulit untuk diakses dan dianalisis secara efisien. Keterbatasan model pencarian tradisional yang tidak mampu memahami konteks multimodal dan multilingual secara mendalam semakin mempersulit usaha pencarian.
Melihat perlunya solusi inoatif dalam pengelolaan data bisnis, Embed 4 hadir sebagai model embedding multimodal mutakhir yang secara khusus didesain untuk perusahaan. Model ini menawarkan solusi dengan kemampuannya mencari dan mengambil informasi secara akurat dan efisien dari beragam jenis data. Ini mencakup teks, gambar, tabel, grafik, kode, dan diagram, bahkan saat semuanya berada dalam satu dokumen. Dengan kemampuan ini, perusahaan dapat membangun aplikasi AI yang lebih cerdas dan responsif, seperti asisten virtual atau agen AI yang bisa memahami konteks bisnis secara mendalam.
Salah satu kekuatan utama Embed 4 adalah kemampuannya memahami dokumen multimodal yang rumit. Contohnya, laporan keuangan tahunan tidak hanya berisi teks, tapi juga grafik dan tabel. Model pencarian biasa mungkin kesulitan mengaitkan informasi teks dengan visualisasi data tersebut. Namun, Embed 4 dirancang untuk mengatasi hal ini, sehingga pengguna bisa mencari informasi berdasarkan gabungan elemen-elemen tersebut. Kelebihan ini meningkatkan akurasi dan kecepatan secara signifikan dalam menemukan wawasan penting yang tersembunyi di dokumen-dokumen itu.
Lebih lanjut, Embed 4 hadir dengan kemampuan memproses dokumen dengan konteks yang sangat panjang, hingga 128 ribu token atau sekitar 200 halaman. Fitur ini sangat penting bagi perusahaan yang berurusan dengan dokumen-dokumen besar seperti laporan keuangan tahunan, manual produk yang detail, atau kontrak hukum yang panjang.
Kemampuan multibahasa juga menjadi faktor krusial. Dalam aspek ini, Embed 4 sangat unggul dengan dukungannya terhadap lebih dari 100 bahasa, termasuk bahasa-bahasa bisnis utama seperti Arab, Jepang, Korea, dan Prancis. Fitur ini memastikan bahwa perusahaan dengan cakupan operasional global dapat dengan mudah mengakses informasi penting tanpa terhambat batasan bahasa. Lebih canggih lagi, Embed 4 mampu melakukan pencarian lintas bahasa, memungkinkan karyawan menemukan data relevan terlepas dari bahasa asli dokumen tersebut.
“Kami memperluas kemitraan kami dengan Cohere dengan menghadirkan dua model enterprise terbaru mereka, Embed 4 dan Command A, ke Azure AI Foundry. Model-model ini memungkinkan solusi AI yang kuat, efisien, dan aman. Yang terpenting, kami sangat senang melihat bagaimana model-model ini meningkatkan kemampuan agen, yaitu menyederhanakan respons dalam data-core yang kaya akan kontekstual untuk membangun agen AI yang andal dan dapat diamati, sekaligus dapat bertindak secara otonom dan memberikan kinerja tingkat perusahaan.” kata Asha Sharma, CVP, Produk, Platform AI, Microsoft.
Selain keunggulan yang sudah dijelaskan, Embed 4 juga sangat efisien dari segi biaya berkat kemampuan kompresi embedding-nya. Desain model ini memungkinkan organisasi untuk menghemat hingga 83% biaya penyimpanan data tanpa mengorbankan akurasi pencarian. Pengurangan biaya penyimpanan yang signifikan ini secara langsung memberi dampak positif pada Return on Investment (ROI) teknologi AI yang digunakan perusahaan. Jadi, Embed 4 tidak hanya meningkatkan kemampuan pencarian dan pengambilan informasi, tetapi juga memberikan keuntungan ekonomis yang nyata bagi perusahaan.
