Cohereは最近、Microsoft Azure AI Foundryプラットフォーム上で、2つの新しいモデル、Command AとEmbed 4を発表しました。これにより、エンタープライズレベルのRAG（Retrieval Augmented Generation）とエージェントAIワークフローが大幅に向上します。これらのモデルは、本番環境での利用が可能で開発者フレンドリーなため、スマートドキュメントQ&A、エンタープライズレベルのCopilot、拡張可能な検索アプリケーションなどに広く適用できます。
Command A：エージェントAIを駆動する高効率エンジン
Command Aは、CohereがエージェントAIワークフロー向けに設計した大規模言語モデル（LLM）であり、複雑なエンタープライズアプリケーションにシームレスに統合できます。Azure AI Foundryのサポートにより、優れた意味推論とタスク実行能力を提供し、複数ステップの論理処理とリアルタイムの意思決定が必要なシナリオに特に適しています。例えば、企業はCommand Aを使用して、スマートドキュメントQ&Aシステムを構築したり、ビジネスシステムとインタラクトできるCopilotアシスタントを開発したりして、運用効率を向上させることができます。
Azureプラットフォームのマネージドサービスのおかげで、Command Aは迅速な展開と拡張をサポートし、開発者は基盤となるインフラストラクチャの管理を心配する必要がありません。さらに、Command AはAzure AI Foundryのツールチェーンと深く統合されているため、開発者は最小限のコードで本番レベルのAIワークフローを構築できます。この「すぐに使える」特性により、企業はAIイノベーションを迅速に実現するための理想的な選択肢となります。
Embed 4：RAGを強化するマルチモーダル埋め込みモデル
Embed4は、CohereがRAGと意味検索のシナリオ向けに最適化された高性能埋め込みモデルであり、以下のコア機能を備えています。
多言語サポート：100以上の言語のテキスト埋め込みをサポートし、グローバル企業が複数言語の検索とQ&Aシステムを構築できるようにします。
マルチモーダル機能：Embed4には画像エンコーダーが組み込まれており、画像埋め込みを生成できます。開発者はAzure AI FoundryのImageEmbeddingsClientを使用して、画像とテキストの意味的な関連付けを実現できます。例えば、企業は画像の内容に基づいて関連するテキストドキュメントを検索し、RAGの適用範囲を大幅に拡大できます。
Matryoshka埋め込み：スケーラブルな次元のMatryoshka Representation Learningテクノロジーにより、Embed4は高精度を維持しながら、埋め込みベクトルをより小さなサイズに切り捨てることができ、ストレージ要件と計算コストを削減します。
高効率量子化：int8量子化とバイナリ埋め込み出力をサポートし、検索速度をさらに向上させ、ストレージの占有量を削減します。大規模なエンタープライズレベルの展開に適しています。
これらの機能により、Embed4は、迅速で拡張可能かつ多言語のRAGパイプラインを構築するための最適なツールとなり、金融、医療、政府、製造業などの業界の企業ワークロードに広く適用できます。
Azure AI Foundry：ワンストップAIエンパワーメントプラットフォーム
Cohereの新モデルのリリースは、Azure AI Foundryの強力なエコシステムサポートに基づいています。Azure AI FoundryはMicrosoftの包括的なAI開発プラットフォームであり、Cohere、OpenAI、Metaなど1800種類以上のモデルを含むモデルカタログを提供するだけでなく、安全でコンプライアンスに準拠し、拡張可能なクラウドサービスを通じて、実験から本番環境への展開までの全プロセスを簡素化します。開発者はAzure AI FoundryのSDKとモデルカタログを使用して、Command AとEmbed 4を迅速に展開し、プラットフォームが提供するツールチェーンを使用してシームレスな統合を実現できます。
さらに、Azure AI Foundryは、組み込みのAIコンテンツセキュリティフィルタリングと自動評価ツールを通じて、モデル出力の品質とセキュリティを確保します。企業ユーザーは最短時間でCohereの先進的なAI機能を実際のビジネスに統合し、サービスレベルアグリーメント（SLA）とコンプライアンス要件を満たすことができます。
