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Cohere가 공개한 Cohere Toolkit은 개발자들이 기업 내부 환경에서 AI 애플리케이션을 개발 및 배포할 수 있도록 돕습니다. Cohere가 제공하는 자체 플랫폼 뿐만 아니라 AWS와 Azure 등에서도 배포할 수 있으며, 기업 내부의 데이터와 연동할 수 있는 도구들도 제공한다고 합니다.
Cohere, RAG를 활용한 AI 애플리케이션 개발 도구 Cohere Toolkit 공개
소개
Microsoft Azure에 배포된 Cohere Toolkit 애플리케이션
Cohere Toolkit은 AWS, Azure 및 Cohere 플랫폼뿐만 아니라, Private 플랫폼에서도 Cohere의 Command, Embed, Rerank 모델을 통합한 AI 애플리케이션을 개발 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 또한, 사용자의 데이터 소스에 연결하여 조직의 보안 표준을 충족시키는 환경에서 배포될 수 있습니다. 이 툴킷에는 독특한 애플리케이션을 구축하고 대규모로 배포할 수 있는 기본 구성 요소들이 포함되어 있습니다.
Cohere Toolkit은 개발 시간을 대폭 단축시키고, 클라우드 AI 서비스에서 호스팅되는 모델을 사용하여 확장 가능한 애플리케이션을 쉽게 배포할 수 있다는 점에서 두드러집니다. 또한, 다양한 클라우드 제공업체에서 사용 가능하며, 사용자 맞춤형 확장성을 제공합니다.
주요 구성 요소
인터페이스
Cohere Toolkit의 인터페이스 구성 요소는 UI 컴포넌트와 백엔드 통합 코드로 구성됩니다. 이 구성 요소는 Cohere의 데모에서 볼 수 있는 지식 보조기반 인터페이스를 오픈소스화하는 것으로 시작합니다. 이 인터페이스는 다단계 대화를 지원하는 채팅 UI, 세밀한 인용, 문서 업로드 및 대화 기록 기능을 포함합니다.
모델
모델 모듈은 개발자가 Cohere이 개발한 Command R 및 R+ 모델과 상호 작용할 수 있게 해주며, 이 모델들은 어떤 플랫폼에서든 AI 모델을 사용할 수 있는 환경에서 애플리케이션을 구동할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개발자들은 강력한 AI 기능을 자신의 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.
검색 및 검색 개선
이 구성 요소 집합은 자체 환경의 보안 내에서 효과적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인의 핵심을 형성하는 최신 검색 시스템을 구축하는 데 사용될 수 있습니다. 포함된 요소는 다음과 같습니다:
- 100개의 무료 사용 커넥터 세트: 주요 기업 데이터 소스에 대한 OAuth 인증을 지원합니다.
- 인기 라이브러리 도구 통합 기능: LangChain, LlamaIndex와 같은 라이브러리의 도구를 통합할 수 있습니다.
- 클라우드 AI 서비스에 호스팅된 Cohere의 Embed 모델과 OpenSearch, Pinecone, Weaviate와 같은 벡터 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
- 단 한 줄의 코드로 Cohere의 Rerank 모델을 사용하여 기존 검색 시스템의 검색 기능을 개선합니다.
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Cohere Toolkit 출시 블로그
Cohere Toolkit 저장소
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