Cohere es una plataforma de inteligencia artificial generativa orientada a empresas y desarrolladores, especializada en el procesamiento de lenguaje natural (PLN). Sus principales casos de uso incluyen búsqueda semántica, clasificación de texto, resúmenes automáticos y generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés).

Está dirigida a equipos de ciencia de datos, ingenieros de IA/ML y responsables de producto en empresas medianas y grandes que manejan grandes volúmenes de texto no estructurado. Sectores como finanzas, jurídico, salud y tecnología encuentran en Cohere una solución adecuada a sus necesidades lingüísticas avanzadas.

Entre sus características clave se encuentran modelos de lenguaje ajustables, capacidades RAG de alto rendimiento y embeddings multilingües. Sus principales ventajas incluyen opciones flexibles de despliegue, control de datos sensibles y transparencia en el diseño y entrenamiento de modelos.

¿Cuáles son las funciones principales de Cohere?

Modelos base personalizables para procesamiento de lenguaje empresarial

Cohere ofrece una gama de modelos diseñados para tareas específicas de PLN empresarial.

• El modelo Command R+ está optimizado para sistemas RAG y se posiciona alto en benchmarks como MTEB y HELM.

• Los modelos pueden ajustarse con datos internos para mejorar el rendimiento en tareas específicas del sector.

• Admite más de 100 idiomas, lo que permite soluciones multilingües globales.

Disponible tanto por API como en entornos privados (VPC o locales), según las necesidades de infraestructura de cada organización.

Generación aumentada por recuperación (RAG) avanzada

Cohere se destaca por su capacidad para integrar información externa relevante en las respuestas generadas.

• Compatible con frameworks como LangChain y LlamaIndex.

• Embeddings como Embed v3 ofrecen precisión superior en búsquedas semánticas.

• Reduce al mínimo las alucinaciones, mejorando la fidelidad de las respuestas.

Ideal para aplicaciones como asistentes corporativos, resumen de documentos internos o soporte técnico automatizado.

Opciones de despliegue adaptadas al entorno empresarial

La plataforma se puede desplegar de forma que cumpla con requisitos regulatorios y de gobernanza de datos.

• Despliegue vía API, nube privada (VPC) o infraestructura on-premise.

• Los datos del cliente no se utilizan para entrenar modelos sin autorización explícita.

• Compatible con normativas de privacidad y localización de datos.

Es especialmente relevante para sectores regulados como banca, seguros o sanidad.

Embeddings multilingües y especializados

Cohere ofrece modelos de embedding entrenados para tareas semánticas en varios idiomas.

• Embed v3 supera a la mayoría de modelos comerciales y open source en el benchmark MTEB.

• Soporte para tareas como búsqueda, clasificación, recomendaciones y agrupamiento.

• Cobertura en más de 100 idiomas, incluidos muchos de baja disponibilidad.

Aporta valor a empresas globales que necesitan interpretar datos en múltiples idiomas.

Herramientas e integraciones para desarrolladores

Cohere facilita la integración con flujos de trabajo técnicos mediante herramientas estables y bien documentadas.

• SDK en Python, soporte para OpenAPI y documentación completa.

• Integración con bibliotecas populares como Hugging Face, LangChain y Haystack.

• Herramientas para evaluar modelos, monitorizar resultados y actualizar continuamente.

Permite a los equipos de desarrollo experimentar, probar y escalar más rápidamente.

¿Por qué elegir Cohere?

• Despliegue flexible de modelos: Cohere permite operar modelos de forma local, en nube privada o vía API, según las exigencias de seguridad y control interno.

• Especialización en RAG y PLN empresarial: La arquitectura está orientada a resolver casos de uso relacionados con conocimiento corporativo, no solo generación genérica.

• Cobertura multilingüe sólida: Los modelos funcionan con alta precisión en más de 100 idiomas, facilitando la expansión global.

• Transparencia y control: Cohere informa sobre cómo se entrenan los modelos y cómo se usan los datos, generando mayor confianza.

• Ecosistema técnico robusto: El entorno facilita la adopción por parte de equipos técnicos sin interrumpir sistemas existentes.