# Cohere Toolkit, Cohere가 공개한 AI 애플리케이션 개발 및 배포 도구 (feat. RAG)

**URL:** https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-toolkit-cohere-ai-feat-rag/4232
**Category:** 읽을거리&정보공유
**Tags:** cohere, cohere-embed, cohere-toolkit
**Created:** [4월 28, 2024, 11:36오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-toolkit-cohere-ai-feat-rag/4232 "2024-04-28T11:36:15Z")
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#### Post date: [4월 28, 2024, 11:36오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/cohere-toolkit-cohere-ai-feat-rag/4232/1 "2024-04-28T11:36:15Z")

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 ![Cohere, RAG를 활용한 AI 애플리케이션 개발 도구 Cohere Toolkit 공개](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/c/cc3047a03d4820907b1cf18f44416bd746f54930.jpeg)

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.

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# Cohere, RAG를 활용한 AI 애플리케이션 개발 도구 Cohere Toolkit 공개

## 소개

[https://cohere-ai.ghost.io/content/media/2024/04/toolkit\_citations.mp4](https://cohere-ai.ghost.io/content/media/2024/04/toolkit_citations.mp4)

_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.

 ![몇 단계만으로 애플리케이션을 상용 환경에 배포](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/0/0b49b1aef2511b739641a79d0eb17ac03febfcb9.jpeg)

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 데모](https://coral.cohere.com/)에서 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+ 모델](https://cohere.com/command)과 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 모델](https://cohere.com/embed)과 OpenSearch, Pinecone, Weaviate와 같은 벡터 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
- 단 한 줄의 코드로 Cohere의 [Rerank 모델](https://cohere.com/rerank)을 사용하여 기존 검색 시스템의 검색 기능을 개선합니다.

## 더 읽어보기

### Cohere Toolkit 출시 블로그

> **[New Cohere Toolkit Accelerates Generative AI Application Development](https://cohere.com/blog/cohere-toolkit)**
>
> Introducing the Cohere Toolkit, an open-source repository of production-ready applications deployable across cloud platforms

### Cohere Toolkit 저장소

[https://github.com/cohere-ai/cohere-toolkit/](https://github.com/cohere-ai/cohere-toolkit/)

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_이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다._ 🤗

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