Embed3 – Cohere推出的多模态AI搜索模型，支持动态更新机制-爱论文

Embed3是什么

Embed3是Cohere公司推出的行业领先的多模态AI搜索模型，能从文本和图像生成嵌入向量，帮助企业快速准确地搜索复杂报告、产品目录和设计文件等多模态资产。Embed3将数据转换为数值表示，比较相似性和差异性，实现智能搜索，支持超过100种语言，适于全球客户。Embed3支持混合模态搜索，将文本和图像数据整合在同一个数据库中，简化维护工作，提供无偏差的最相关搜索结果。

Embed3的主要功能

多模态搜索能力：能处理文本和图像数据，提供更全面的搜索结果。快速检索信息：帮助用户在庞大的数据集中迅速定位特定信息。跨语言支持：支持100多种语言，服务全球客户。提升工作效率：基于准确搜索多模态资产，提高企业生产力。增强型检索-增强型生成（RAG）系统：为生成模型提供业务上下文，生成更准确的响应。

Embed3的技术原理

数据嵌入（Embedding）：Embed3将输入的文本和图像数据转换成数值向量，向量被称为嵌入向量，代表数据的“意义”。嵌入向量是高维空间中的点，文本和图像可以被量化和比较。向量空间模型：Embed3将文本和图像嵌入放置在同一向量空间中，能跨模态比较和检索信息。统一的潜在空间支持模型在比较相似性和差异性时，将不同模态的数据视为一个整体。相似性比较：基于计算嵌入向量之间的距离或相似性度量（如余弦相似度），Embed3能确定哪些数据点彼此接近，即相关性高。比较机制让模型能根据用户的查询检索出最相关的数据。多模态集成体验：Embed3的设计支持在单一的框架内处理和比较文本和图像数据，提供集成的搜索体验。集成方法避免需要维护和比较两个独立的数据库，简化数据管理。

Embed3的项目地址

项目官网：cohere.com/blog/multimodal-embed-3

Embed v3的应用场景

数据驱动的决策支持：在商业智能和数据分析领域，Embed3帮助用户快速找到相关的图表和图形，支持复杂的数据决策。电子商务产品搜索：在线零售商改善产品搜索体验，支持用户用图像和文本描述搜索产品，提高转化率。设计和创意工作：设计师快速检索特定的UI模型、视觉模板和演示文稿，简化创作流程。文档和报告管理：在企业中帮助员工快速定位到包含特定信息的复杂报告和文档，提高工作效率。客户服务和支持：客户服务系统更准确地检索到与客户查询相关的信息，提供更快速有效的支持。