O Cohere Embed 4 é um modelo inovador que promete revolucionar a forma como as empresas buscam e processam documentos dinâmicos e dados complexos.
Com a capacidade de lidar com texto, imagens e outros formatos, ele se destaca na busca por informações em um mundo onde 90% dos dados são não estruturados.
O que é o Cohere Embed 4?
O Cohere Embed 4 é um modelo de embedding multimodal que transforma dados complexos — como texto, imagens, áudio e vídeo — em representações numéricas que os computadores conseguem entender. Essa capacidade de captura do significado semântico dos dados torna o modelo útil para diversas aplicações, como sistemas de busca e recomendações, além de processamento de linguagem natural.
Um dos principais diferenciais do Embed 4 é sua habilidade de lidar com dados “bagunçados” ou não estruturados, que representam cerca de 90% das informações empresariais. Isso inclui documentos que contêm erros de digitação ou problemas de formatação, como faturas e documentos legais. O modelo é capaz de pesquisar documentos que incluem não apenas texto, mas também imagens, gráficos e tabelas, o que o torna uma ferramenta poderosa para empresas que lidam com grandes volumes de dados.
Além disso, o Embed 4 é projetado para gerar embeddings para documentos de até 128 mil tokens (aproximadamente 200 páginas) e oferece compressão de embeddings, o que pode resultar em uma economia de até 83% nos custos de armazenamento. Ele suporta mais de 100 idiomas, incluindo árabe, japonês, coreano e francês, permitindo que os funcionários encontrem dados críticos independentemente do idioma que falam.
O modelo é otimizado para setores específicos, como finanças, saúde e manufatura, permitindo identificar insights em documentos comuns, como apresentações para investidores e relatórios financeiros anuais. Isso é crucial para garantir maior precisão e confiança, especialmente em indústrias regulamentadas.
Embora o Embed 4 ofereça vantagens significativas, como a capacidade de processar dados complexos e a flexibilidade de implantação em nuvem privada ou local, os compradores devem estar cientes do custo elevado por embedding de imagem, que é de $0,47 por milhão de tokens de imagem, em comparação com $0,12 por milhão de tokens de texto. Isso pode impactar orçamentos se o uso escalar rapidamente.
Em resumo, o Cohere Embed 4 se destaca por sua capacidade de lidar com dados multimodais e sua compreensão de dados não estruturados, oferecendo uma solução robusta para empresas que buscam otimizar suas operações e melhorar a eficiência na busca e recuperação de informações.
Fonte: Computer World
Como o Embed 4 lida com dados complexos?
O Embed 4 é um modelo de IA multimodal desenvolvido pela empresa canadense Cohere, projetado para lidar com dados complexos de maneira eficiente. Ele transforma dados variados — como texto, imagens, áudio e vídeo — em representações numéricas que os computadores conseguem entender. Essa capacidade de captura do significado semântico dos dados torna o Embed 4 extremamente útil para tarefas como busca, sistemas de recomendação e processamento de linguagem natural.
No entanto, o modelo enfrenta desafios ao lidar com materiais mais complexos, como documentos que misturam texto e imagens. Para contornar isso, muitas empresas precisam construir pipelines de pré-processamento para preparar os dados antes que possam ser utilizados pela IA.
Uma das grandes inovações do Embed 4 é sua habilidade de realizar buscas rápidas em documentos que podem conter não apenas texto, mas também imagens, diagramas, gráficos, tabelas e outros componentes. Isso o diferencia de outros modelos de embedding que se concentram apenas em texto, permitindo uma busca semântica mais robusta e uma compreensão inteligente de documentos.
O Embed 4 é capaz de gerar embeddings para documentos de até 128 mil tokens (aproximadamente 200 páginas) e foi projetado para produzir embeddings comprimidos, o que pode ajudar as empresas a economizar até 83% nos custos de armazenamento. Além disso, ele suporta mais de 100 idiomas, incluindo árabe, japonês, coreano e francês, e pode realizar buscas em diferentes idiomas, garantindo que os funcionários encontrem dados críticos independentemente da língua que falam.
Outro ponto forte do Embed 4 é sua capacidade de lidar com o que a Cohere chama de “dados reais barulhentos”, que incluem erros de ortografia ou problemas de formatação encontrados em documentos como faturas ou documentos legais. O modelo pode pesquisar documentos escaneados e até mesmo manuscritos, o que representa uma grande vantagem para as empresas que lidam com uma variedade de formatos de dados.
Além disso, o Embed 4 é otimizado para entender contextos específicos de setores como finanças, saúde e manufatura. Isso significa que ele pode identificar insights em documentos comuns, como apresentações para investidores, relatórios financeiros anuais e arquivos de due diligence em finanças; documentos de especificação de produtos, guias de reparo e planos de cadeia de suprimentos em manufatura; e registros médicos, gráficos de procedimentos e relatórios de ensaios clínicos em saúde.
Essa compreensão específica do domínio é crucial para garantir maior precisão e confiança, especialmente em indústrias regulamentadas e para empresas que são avessas a riscos. Exemplos de casos de uso incluem:
- Compilação de dados financeiros, frequentemente encontrados em PDFs extensos com estruturas de tabela imprevisíveis;
- Pesquisas aprofundadas para ciências da vida ou P&D;
- Bases de conhecimento de autoatendimento para suporte técnico e ao cliente que dependem de procedimentos operacionais padrão e manuais repletos de imagens;
- Desenvolvimento de apresentações de vendas dinâmicas ou análises que exigem saídas visuais.
Embora o Embed 4 ofereça uma série de vantagens, é importante que os compradores de TI estejam cientes do custo por embedding de imagem, que é de $0,47 por milhão de tokens de imagem, um valor relativamente alto em comparação com embeddings de texto, que custam $0,12 por milhão de tokens. Para cargas de trabalho que utilizam muitas imagens, isso pode ultrapassar os orçamentos trimestrais se o uso escalar.
Além disso, a Cohere ainda não possui o grande ecossistema de desenvolvedores que empresas como OpenAI, Meta e Google desfrutam, o que pode resultar em menos integrações prontas para uso, tutoriais de terceiros ou wrappers prontos para casos de uso específicos. Esses problemas são especialmente pronunciados, considerando que o Embed 4 é um modelo novo sem validações independentes de benchmark.
Fonte: Computer World
Casos de uso específicos para empresas
O Embed 4 é um modelo de IA multimodal que transforma dados complexos — como texto, imagens, áudio e vídeo — em representações numéricas compreensíveis para os computadores. Isso é crucial para tarefas como busca, sistemas de recomendação e processamento de linguagem natural.
Um dos principais desafios enfrentados pelas empresas é a necessidade de construir pipelines de pré-processamento para preparar dados mistos, como documentos que contêm texto e imagens. O Embed 4, desenvolvido pela Cohere, promete resolver esse problema com suas capacidades avançadas de busca e recuperação.
O modelo é especialmente útil para empresas com operações globais, lidando com documentos multilíngues, como relatórios anuais e documentos legais. Thomas Randall, diretor de pesquisa de mercado em IA da Info-Tech Research Group, destaca que compradores de TI estarão interessados na tecnologia que pode processar grandes volumes de materiais.
Casos de uso específicos para empresas
O Embed 4 é otimizado para entender contextos específicos em setores como finanças, saúde e manufatura. Isso significa que ele pode identificar insights em documentos comuns, como:
- Finanças: Compilação de dados financeiros encontrados em PDFs extensos com estruturas de tabelas imprevisíveis, apresentações para investidores e relatórios financeiros anuais.
- Saúde: Análise de registros médicos, gráficos de procedimentos e relatórios de ensaios clínicos.
- Manufatura: Documentos de especificação de produtos, guias de reparo e planos de cadeia de suprimentos.
A compreensão específica do domínio é vital para garantir maior precisão e confiança, especialmente em indústrias regulamentadas e empresas avessas a riscos. Amy Machado, gerente sênior de pesquisa da IDC, aponta várias aplicações potenciais:
- Pesquisa aprofundada para ciências da vida ou P&D;
- Bases de conhecimento autossuficientes para suporte técnico e ao cliente, que dependem de procedimentos operacionais padrão e manuais repletos de imagens;
- Desenvolvimento de apresentações de vendas dinâmicas que exigem saídas visuais.
Esses casos de uso demonstram como o Embed 4 pode ser uma ferramenta poderosa para empresas que buscam otimizar suas operações e melhorar a eficiência na análise de dados.
Fonte: Computer World
