Prompts2026年4月8日·1 分钟阅读

Cohere Embed — Multilingual AI Embeddings API

Generate high-quality multilingual embeddings for search and RAG. Cohere Embed v3 supports 100+ languages with specialized modes for documents, queries, and classification.

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快速使用

先拿来用,再决定要不要深挖

这里应该同时让用户和 Agent 知道第一步该复制什么、安装什么、落到哪里。

pip install cohere

三行代码生成多语言高质量向量嵌入。

什么是 Cohere Embed?

Cohere Embed 是多语言嵌入 API,将文本转为高维向量用于语义搜索、RAG 和分类。支持 100+ 语言,MTEB 排名前列。

一句话总结:多语言嵌入 API,100+ 语言,MTEB Top 3,支持 32x 压缩存储,专门的文档/查询/分类模式,免费层 1M/月。

适合人群:构建多语言搜索或 RAG 的团队。

核心功能

1. 输入类型

文档、查询、分类、聚类四种模式优化。

2. 压缩

float/int8/binary 三级压缩,最高节省 32x 存储。

3. 多语言

100+ 语言同一模型,跨语言相似度自动生效。

常见问题

Q: 和 OpenAI 嵌入比? A: 质量相当,多语言更好,内置压缩省存储。

Q: 有开源替代? A: BGE-M3、E5-Mistral,但需自托管。

来源与致谢

cohere.com/embed — 多语言嵌入 API

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