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功能特点
- Command系列模型：Command R/R+专为企业工作流设计，支持检索增强生成（RAG）
- Embeddings模型：文本向量化，支持语义搜索、文本分类、聚类分析
- 多语言支持：覆盖100+语言，对中文支持优于多数竞品
- 企业级安全：SOC 2认证，数据不留存，支持私有部署
- Playground在线测试：无需编程即可在线测试所有模型能力
适用场景
- 开发者：快速接入LLM能力到自有应用
- 企业：构建RAG知识库问答系统
- 数据团队：文本分类、情感分析、语义搜索
使用方法/教程
第一步：注册与获取API Key
访问 cohere.ai，点击 Sign Up 注册账号（支持邮箱或Google）。
登录后进入 Dashboard，点击 API Keys → Create API Key。
复制保存好API Key（格式：xxxxx-xxxxx-...），不要泄露。
第二步：在线Playground体验
点击 Playground 进入在线测试界面：
左侧选择模型，中间输入提示词，右侧实时查看生成结果。
适合：在正式接入前测试模型效果，确定最合适的模型。
第三步：Python接入示例
安装SDK：pip install cohere
文本生成：
import cohere
co = cohere.Client('YOUR_API_KEY')
response = co.generate(model='command-r-plus', prompt='写一篇关于AI在医疗领域应用的文章大纲', max_tokens=500)
print(response.generations[0].text)
语义搜索（Embeddings）：
embeddings = co.embed(texts=['query text', 'document 1', 'document 2'], model='embed-english-v3.0').embeddings
# 计算余弦相似度找出最相关的文档
第四步：企业应用场景
RAG（检索增强生成）：用 Embeddings 将企业文档向量化存储，用户提问时先检索相关文档，再将检索结果注入Prompt。
文本分类：response = co.classify(inputs=['这是一条客户反馈'], model='embed-english-v3.0')
