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2025年4月16日，Cohere 发布了其最新一代多模态搜索模型 Embed 4，在多模态数据处理、长文本建模和跨模态检索能力上实现了显著提升，进一步巩固了其在企业级 AI 搜索领域的领先地位。
128,000 个 token 的上下文窗口，理论上可处理约 200 页文档，解决了传统模型在处理超长文本时的性能瓶颈。支持跨文本、图像和表格的联合搜索，能够直接处理扫描文档和手写文件，无需复杂预处理。
在 Embed 3 的基础上增强了多模态能力，支持 文本、图像、表格 等多种数据类型的联合嵌入，可实现跨模态的语义检索。
针对企业数据中常见的拼写错误和格式问题，经过“嘈杂的现实世界数据”训练，保持高准确性。
充分考虑了金融、医疗保健和制造业等监管严格行业的需求，支持在虚拟私有云或内部技术堆栈上部署，增强数据安全性。
支持 100 多种语言，能够创建压缩数据嵌入以降低存储成本，同时扩展性优异，可满足大型组织的需求
解决了传统嵌入模型在理解复杂多模态企业数据时的天然缺陷，减少了繁琐的数据预处理需求。
通过生成嵌入，企业可将各类数据转化为 RAG（检索增强生成）用例所需的数值表示，提高 AI 代理答案的准确性，避免“幻觉”现象。
与 Qodo-Embed-1-1.5B 和 MongoDB 收购的 Voyage AI 模型 等竞争对手相比，Embed 4 在跨数据类型的准确性、企业级效率和应用场景覆盖上具有显著优势。
Embed 4 不仅在技术上实现了重大突破，更将极大地改善代理的应用场景，有望成为企业级代理和 AI 助手的“最佳搜索引擎”。随着技术的进一步发展，该模型可能会在更多行业中发挥关键作用，推动 AI 搜索技术的普及与应用。
文章来自于“数字炼丹师”，作者“数字炼丹师”。
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目，与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同，GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG，Agent，模型管理等一站式AI开发的工具平台，并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手，可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址：https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目，该项目在大文件解析方面做的更出色，拓展编排方面相对弱一些。
项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储，并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址：https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG，Agent，大模型管理等AI项目开发的工具平台，比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址：https://github.com/TaskingAI/TaskingAI
【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架，其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。
项目地址：https://github.com/InternLM/MindSearch
在线使用：https://mindsearch.openxlab.org.cn/
【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费，搜索结果包含文本，图片，视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目，测试搜索结果最好。
项目地址：https://github.com/miurla/morphic/tree/main
在线使用：https://www.morphic.sh/