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モデル

Cohereとは

Command R

カナダのCohereが開発する、企業向けRAG・検索用途に強みを持つLLM・埋め込みモデルファミリー

LLM埋め込み

ひとことで言うと

カナダのCohere社が作る、企業の検索・RAG用途に特化したAIモデルシリーズ。

概要

Cohereは、Google Brain出身のメンバーが設立したカナダのAI企業で、同社が開発するCommand Rシリーズの大規模言語モデルと、Embedシリーズの埋め込みモデルを指すことも多い。 Command Rは、検索拡張生成(RAG)における文書引用や出典の明示、複数ステップにわたるツール利用など、企業の検索・エージェント用途を強く意識した機能を備えている点が特徴。 Embedシリーズの埋め込みモデルは、多言語対応や検索精度の高さで評価されており、独自の大規模言語モデルを持たない企業でも、検索・RAGシステムの構築にCohereの埋め込みモデルだけを組み込むといった使い方もされている。 消費者向けチャットボットよりも、企業のデータ基盤やエンタープライズ向けAIアプリケーションへの組み込みを主軸に事業展開している点が、OpenAIやAnthropicなど他の主要プロバイダとの違いとして語られる。

背景

多くのLLMが汎用的なチャットボット用途を中心に開発される一方、企業内の検索・RAGシステムでは、出典の明示や複数文書にまたがる根拠づけなど、対話とは異なる要件が求められる。 Cohereは、この企業向け検索・RAG用途に特化したモデルとサービスを提供することで、差別化を図ってきた。

歴史

2019年: Aidan GomezらGoogle Brain出身のメンバーによりCohereが設立される。 2022年: 大規模言語モデルと埋め込みモデルのAPIを公開。 2024年: 検索・ツール利用・引用機能を強化したCommand Rシリーズを発表し、企業向けRAG用途での採用を拡大。

アーキテクチャ

Command Rはデコーダのみのトランスフォーマーをベースにした大規模言語モデルで、長いコンテキストウィンドウを持ち、検索した複数文書のどこを根拠にしたかを示す引用付きで回答を生成するグラウンデッド生成(Grounded Generation)の機能を組み込んでいる。 上位モデルのCommand R+はさらに、複数ステップにわたるツール呼び出しを連鎖させるマルチステップツールユースに対応する。 Embedシリーズはテキストを固定長のベクトルへ変換する埋め込みモデルで、多言語対応や検索・分類・クラスタリングなど用途別に最適化された複数のバリエーションが提供されている。

ワークフロー

アプリケーションは検索システムなどで取得した複数の文書をCommand Rへ渡し、モデルは各文書の関連性を判断しながら、根拠とした文書を示す引用付きの回答を生成する。 ツール利用が必要な場合は、Command Rがどのツールをどの引数で呼び出すかを出力し、アプリケーション側がそのツールを実行して結果を再度モデルへ渡すというやり取りを、必要な回数だけ繰り返す。

コード例

Cohereでの引用付きRAG応答生成

import cohere

co = cohere.Client("COHERE_API_KEY")

response = co.chat(
    model="command-r-plus",
    message="RAGについて教えて",
    documents=[{"title": "RAG概要", "text": "RAGは検索と生成を組み合わせた手法。"}],
)
print(response.text)
print(response.citations)

利点

  • RAGにおける文書引用や出典の明示など、企業の検索用途に特化した機能を備える
  • 多言語対応の埋め込みモデルの精度に定評があり、検索システムの基盤として単体でも利用しやすい
  • エンタープライズ向けのサポートやオンプレミス・プライベートクラウドでの提供にも対応している

欠点

  • 一般消費者向けの知名度やエコシステムでは、OpenAIやGoogleなど大手プロバイダに比べて小さい
  • 汎用的な創作・雑談用途では、他の主要モデルほど幅広い評価事例が蓄積されていない
  • 企業向け機能に寄せた設計のため、個人開発者には同等の価格帯の汎用モデルの方が使いやすい場合も多い

比較

  • 埋め込みモデル — CohereのEmbedシリーズは、多言語対応と検索精度に定評のある埋め込みモデルとして単体でも利用される
  • RAG — Command Rは、RAGにおける文書引用や出典明示など、検索拡張生成の実務要件を強く意識して設計されている
  • Bedrock — CohereのモデルはAmazon Bedrockなど複数のクラウドプラットフォーム経由でも利用できる

関連用語

埋め込みモデルRAGBedrock

よくある質問

CohereはOpenAIやAnthropicと何が違う？

消費者向けチャットボットよりも、企業の検索・RAG・エージェント用途に特化した機能(文書引用や出典明示など)を強みとしている点が異なる。

Cohereの埋め込みモデルだけを使うこともできる？

できる。Command Rなどの大規模言語モデルを使わず、Embedシリーズの埋め込みモデルだけを検索システムに組み込む使い方も広く行われている。

参考文献

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