Chat with Retrieval-Augmented Generation (RAG)
概要
Chatは、リトリーバル・オーグメンテーション・ジェネレーション（RAG）を活用して、アプリケーションに会話型AIを組み込むための強力なツールです。CohereのCommandモデルによって支えられ、ユーザーの意図を理解し、会話の履歴を記憶し、インテリジェントに応答します。
主な機能
- エンタープライズデータストア: 内部データストアを指し示すことで、独自のデータを安全に引用できます。
- インターネット: ウェブを指し示すことで、リアルタイムの情報に基づいた応答を生成します。
- 特定の文書: 手動で選択した文書を提供し、特定のコンテンツに基づいたQ&Aを可能にします。
RAGとチャットの統合
RAGとチャットが組み合わさることで、会話は新しいインターフェースになります。これにより、ユーザーは多段階の会話を通じて、より自然なやり取りが可能になります。
精度の向上
- ハルシネーションの低減: 引用を使用することで、生成された応答とユーザーとの間に信頼を築きます。
- プライバシーの保持: プライベートに展開された場合、トレーニングデータ、入力プロンプト、出力応答は安全な環境に留まります。
シンプルなAPIで強力な結果
CohereのCommandモデルを使用すると、ML/AIの経験がなくても簡単にチャットインターフェースを構築できます。
使い方の例
import cohere
co = cohere.Client('MLZXavfC2EpNaW3dYRG5KwWPcMIvBUyabF1DPBgw') # これはあなたのトライアルAPIキーです
response = co.chat(
message='<YOUR MESSAGE HERE>',
prompt_truncation='auto',
connectors=[{"id": "web-search"}]
)
print(response)
Coral Showcaseで体験
Coral Showcaseは、Coralの最新のエンタープライズチャット機能をプレビューするためのデモ環境です。ぜひお試しください！
まとめ
Chat with RAGは、アプリケーションに会話型AIを統合するための強力なソリューションです。詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
公式サイトをチェック
最新の情報や価格については、公式ウェブサイトを確認してください。
