Rerank3: 一种新的高效企业检索基础模型

近期，Cohere 推出了最新的基础模型——Rerank 3，这款模型专为提升企业搜索和检索增强生成（RAG）系统而设计。Rerank 3 能够与任何数据库或搜索索引兼容，并且可以轻松集成到任何具有原生搜索功能的遗留应用程序中。仅需一行代码，Rerank 3 就能提升搜索性能或降低运行 RAG 应用程序的成本，同时对延迟的影响微乎其微。

Rerank 3 在企业搜索领域提供了先进的功能，包括能够处理长达 4k 的上下文长度，显著提高了长篇文档的搜索质量；能够搜索多方面和半结构化数据，比如电子邮件、发票、JSON 文档、代码和表格；支持 100 多种语言的多语言覆盖；提高的响应速度和更低的总拥有成本（TCO）。

虽然具有长上下文的生成模型能够执行 RAG，但为了优化准确性、延迟和成本，RAG 解决方案需要结合生成模型和我们的 Rerank 模型。Rerank 3 的高精度语义重排序能够确保只有最相关的信息被传递给生成模型，这样做不仅提高了响应的准确性，还尤其在从成千上万的文档中检索信息时，保持了延迟和成本的低廉。