体验 Command R+：功能强大的大型模型，支持联网、文件分析及类 Perplexity 搜索功能，提供试用 API key

Command R+ 模型是近期发布的，在 LMSys Chatbot Arena Leaderboard 上排名靠前。

https://huggingface.co/spaces/lmsys/chatbot-arena-leaderboard

chatbot-arena-leaderboard

Command R+ 模型是 Cohere 公司推出的。

Cohere 是一个为企业优化的 AI 平台，专注于生成式 AI、搜索与发现以及高级信息检索。

其联合创始人兼首席执行官 Aidan Gomez 参与了开创性论文《Attention Is All You Need》的撰写，该论文提出了具有里程碑意义的 Transformer 神经网络架构。

Coral：高性能聊天机器人

Cohere 推出了一款名为 Coral 的 AI 聊天界面，它可以搜索网络并引用信息源。用户可以利用它来帮助研究新行业、起草文章初稿或调试代码。

Coral 支持多种语言，包括英语、中文等语言。

https://coral.cohere.com/

Coral 主页

联网

文件分析

Coral 比 Mistral 的 Le Chat 功能多，支持联网、上传文件。

Command R+：表现优秀的大型语言模型

LLMs-performance

行业领先的 RAG 解决方案

检索增强生成（RAG）已成为企业采用大型语言模型（LLM）并使用自有专有数据进行定制的基础构建块。Command R+ 模型提高了响应准确性，并通过内联引用缓解幻觉问题。

Human-Preference-Eval

使用工具自动执行复杂的业务工作流程

大型语言模型的一个主要承诺是，它们不仅能够理解和生成文本，而且还能够充当核心推理引擎：能够做出决策并使用工具来自动化需要智能才能解决的困难任务。

作为 Command R+ 的新功能，现在支持多步骤工具使用，它允许模型在多个步骤中组合多个工具来完成困难的任务。

Command R+ 甚至可以在尝试使用工具并失败时进行自我纠正，例如在工具中遇到错误或故障时，使模型能够多次尝试完成任务并提高成功率。

https://docs.cohere.com/docs/multi-hop-tool-use

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多步骤工具处理流程

分词效率高

Command R+ 不仅是一个强大的多语言模型，R 系列模型还具有分词器，可以比其他模型更好地压缩非英语文本，实现高达 57%的成本降低。

Multilingual-Token-Cost

Cohere playground

Cohere playground 和一般 LLM playground 不同，前者更详细，推荐体验下。

cohere playground

cohere playground

Cohere API 支持连接器功能，连接器是连接到数据源的方式。它使你能够将支持聊天 API 终结点的 Cohere 大型语言模型 （LLM） 与数据源（如内部文档、文档数据库、更广泛的 Internet 或任何其他上下文源）相结合，这些上下文源可以通知模型生成的回复。

也就是说只用 Cohere API key，不需要谷歌搜索 API key 或其他搜索 API key，就能直接实现类似 Perplexity AI 的功能。

示意图

获取 API key，免费试用

https://dashboard.cohere.com/api-keys

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