Você já imaginou um sistema que pudesse pesquisar rapidamente documentos complexos, cheios de imagens, gráficos, tabelas e até código? Parece ficção científica, mas a realidade está mais próxima do que você pensa!
Este post vai te apresentar o modelo Embed 4 da Cohere, uma ferramenta poderosa que promete revolucionar a busca de informações em empresas de todos os tamanhos. Prepare-se para descobrir como essa tecnologia pode simplificar a sua vida e otimizar seus processos de trabalho!
Modelos de incorporação: o que são e como funcionam
Os modelos de incorporação transformam dados complexos – texto, imagens, áudios e vídeos – em representações numéricas que computadores entendem. Essas representações capturam o significado semântico dos dados, tornando-os úteis para diversas tarefas, como busca, sistemas de recomendação e processamento de linguagem natural.
Apesar de sua utilidade, esses modelos podem ter dificuldades com materiais complexos, como documentos misturando texto e imagens. Muitas empresas precisam criar pipelines de pré-processamento para preparar os dados antes de usá-los com IA.
O Embed 4: uma solução multimídia e multilíngue
A Cohere, uma empresa canadense de IA, busca solucionar esse problema com o Embed 4. Esse modelo multimídia oferece recursos avançados de busca e recuperação de informações. Ele pesquisa rapidamente documentos, sejam eles apenas texto ou uma mistura de texto com imagens, diagramas, gráficos, tabelas, códigos e outros componentes.
Segundo especialistas, empresas com operações globais, que lidam com relatórios anuais multilíngues ou documentos legais, se beneficiarão muito com a tecnologia da Cohere.
Lidando com dados complexos e em diferentes idiomas
Sistemas de IA multimodais processam e interpretam diversos tipos de dados simultaneamente (texto, imagens, áudios e vídeos), obtendo uma compreensão mais completa. Isso é crucial porque os dados corporativos são diversos, e quase 90% são não estruturados (texto, PDFs, imagens, tabelas, áudios e apresentações).
A multimodalidade permite uma experiência de busca e recuperação mais completa, acessando mais recursos, além do texto, com um conjunto de dados vetorial consolidado. O Embed 4 se destaca por lidar com diferentes tipos de entrada, ao contrário de outros modelos focados apenas em texto.
O Embed 4 gera incorporações para documentos de até 128K tokens (cerca de 200 páginas) e foi projetado para gerar incorporações comprimidas, reduzindo custos de armazenamento em até 83%. Ele suporta mais de 100 idiomas, incluindo português, árabe, japonês, coreano e francês, e consegue realizar pesquisas em vários idiomas.
O modelo foi treinado para lidar com dados “ruidosos” do mundo real, como erros de ortografia ou problemas de formatação comuns em documentos como notas fiscais ou documentos legais. Ele consegue pesquisar documentos digitalizados e manuscritos.
Empresas que usam o Embed 4 economizarão tempo, pois não precisarão de pré-processamento de dados. O modelo pode ser implantado em nuvem virtual privada (VPC) ou localmente e está integrado com a plataforma de trabalho da Cohere e também disponível em outras plataformas.
Aplicações práticas nas empresas
Além do conhecimento geral de negócios, o Embed 4 possui compreensão específica de finanças, saúde e manufatura. Ele identifica insights em documentos como apresentações para investidores, relatórios financeiros e documentos de due diligence; documentos de especificações de produtos, manuais de reparo e planos de cadeia de suprimentos; e prontuários médicos, gráficos e relatos de ensaios clínicos.
Essa compreensão específica é importante para maior precisão e confiança, especialmente em indústrias regulamentadas ou empresas avessas a riscos. O Embed 4 permite:
- Compilar dados financeiros presentes em PDFs longos com estruturas de tabelas variadas.
- Realizar pesquisas aprofundadas para ciências da vida ou P&D.
- Criar bases de conhecimento para suporte técnico e ao cliente.
- Desenvolver apresentações de vendas e análises que exigem resultados visuais.
Cohere se diferencia, mas o custo pode ser alto
Ter opções de modelos é benéfico para as empresas, permitindo que elas experimentem e identifiquem as ferramentas mais adequadas às suas necessidades. A Cohere tem a oportunidade de se diferenciar ao entregar resultados confiáveis.
No entanto, é preciso considerar o preço do Embed 4: US$ 0,47 por milhão de tokens de imagem, relativamente alto em comparação com tokens de texto (US$ 0,12/milhão de tokens). Para cargas de trabalho ricas em imagens, isso pode impactar significativamente os orçamentos.
Além disso, a Cohere ainda não tem o mesmo ecossistema de desenvolvedores de empresas como OpenAI, Meta e Google. Isso pode significar menos integrações prontas para uso e tutoriais.
Conclusão
O Embed 4 da Cohere representa um avanço significativo na busca de informações em conjuntos de dados complexos. Sua capacidade multimídia e multilíngue, combinada com a capacidade de lidar com dados não estruturados, o torna uma ferramenta poderosa para empresas de todos os portes.
Embora o custo possa ser um fator a considerar, os benefícios potenciais em termos de eficiência e acesso à informação são consideráveis. A escolha de adotar o Embed 4 dependerá da avaliação cuidadosa das necessidades e recursos de cada organização.
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Fonte: Computerworld
