اوریکل کلاؤڈ انفراسٹرکچر (OCI) جنریٹو اے آئی سروس میں کئی اہم اپ گریڈ متعارف کرائے گئے ہیں، جن میں Cohere کمانڈ A اور Rerank 3.5 ماڈلز کی ریلیز، اور ملٹی ماڈل سپورٹ کے ساتھ Cohere Embed 3 کا تعارف شامل ہیں۔ ان نئے ماڈلز کا مقصد OCI صارفین کو مزید طاقتور انٹرپرائز گریڈ اے آئی کی صلاحیتیں فراہم کرنا، اور مختلف ایپلیکیشن منظرناموں میں ان کی AI ایپلیکیشن کی صلاحیت کو مزید بڑھانا ہے۔
کمانڈ اے: کارکردگی اور افادیت کی انتہا
Cohere کا کمانڈ اے 03-2025 موجودہ دور کا سب سے طاقتور کمانڈ ماڈل ہے، جس کی تھرو پٹ پچھلی نسل کے مقابلے میں 150% زیادہ ہے، جبکہ اسے صرف دو GPUs کی ضرورت ہے۔ Cohere کے فراہم کردہ اعداد و شمار کے مطابق، یہ ماڈل ایجنٹ پر مبنی انٹرپرائز ٹاسکس میں OpenAI 4o اور DeepSeekv3 کے برابر یا اس سے بھی بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، اور کمپیوٹنگ کی افادیت کے لحاظ سے نمایاں بہتری لاتا ہے۔
کمانڈ اے کی غیر معمولی کارکردگی اس کے جدید فن تعمیر ڈیزائن اور تربیت کے طریقوں سے حاصل ہوتی ہے، جو اسے مختلف پیچیدہ انٹرپرائز گریڈ AI ایپلی کیشنز میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے قابل بناتی ہے۔ چاہے وہ بڑے پیمانے پر ڈیٹا کی پروسیسنگ ہو، پیچیدہ استدلال کے کاموں کو انجام دینا ہو، یا ریئل ٹائم قدرتی زبان کی پروسیسنگ ہو، کمانڈ اے مؤثر اور قابل اعتماد حل فراہم کر سکتا ہے۔
کمانڈ اے کی اہم خصوصیات میں شامل ہیں:
انتہائی لمبی سیاق و سباق کی ونڈو: یہ ماڈل 256k ٹوکن تک کے سیاق و سباق کی لمبائی کو سپورٹ کرتا ہے، جس سے ماڈل کو لمبے ٹیکسٹ سیکونسز کو پروسیس کرنے کی صلاحیت ملتی ہے، اور اس طرح سیاق و سباق کی معلومات کو بہتر طور پر سمجھنے، اور زیادہ درست اور مربوط جوابات تیار کرتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ کمانڈ اے پیچیدہ دستاویزات، طویل گفتگو اور کثیر الجہتی تعاملات کو کلیدی معلومات کھوئے بغیر پروسیس کر سکتا ہے۔
اعلی درجے کی بازیافت میں اضافہ شدہ جنریشن (RAG): بازیافت میں اضافہ شدہ جنریشن ٹیکنالوجی کو مربوط کر کے کمانڈ اے بڑے پیمانے پر ڈیٹا سے متعلقہ معلومات کو بازیافت کرنے، اور اسے تیار کردہ مواد میں شامل کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے، اس طرح جنریشن کے نتائج کے معیار اور درستگی کو بہتر بناتا ہے۔ یہ ٹیکنالوجی نہ صرف بیرونی معلومات پر ماڈل کے انحصار کو کم کر سکتی ہے، بلکہ اسے معلومات کے بدلتے ہوئے ماحول کے مطابق ڈھالنے میں بھی مدد دیتی ہے۔
نیٹو ایجنٹ ٹول کا استعمال: کمانڈ اے میں نیٹو ایجنٹ ٹول کے استعمال کی صلاحیت موجود ہے، جو اسے دوسرے ٹولز اور خدمات کے ساتھ ضم کرنے کی اجازت دیتی ہے، اس طرح مزید پیچیدہ افعال کو انجام دیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ ضروری معلومات حاصل کرنے یا مخصوص کارروائیوں کو انجام دینے کے لیے سرچ انجن، ڈیٹا بیس اور APIs کے ساتھ تعامل کر سکتا ہے۔ یہ صلاحیت کمانڈ اے کو مختلف پیچیدہ کاموں کو انجام دینے کے قابل بناتی ہے، جیسے کہ خودکار کسٹمر سروس، ذہین اسسٹنٹ اور ڈیٹا تجزیہ۔
انٹرپرائز گریڈ سیکورٹی اور پرائیویسی: کمانڈ اے کو ڈیزائن کرتے وقت انٹرپرائز گریڈ سیکورٹی اور پرائیویسی کی ضروریات کو مدنظر رکھا گیا ہے، اور صارفین کے ڈیٹا کی حفاظت کے لیے مختلف حفاظتی اقدامات کیے گئے ہیں۔ مثال کے طور پر، یہ ڈیٹا انکرپشن، رسائی کنٹرول اور آڈٹ فنکشنز کو سپورٹ کرتا ہے، تاکہ صارفین کے ڈیٹا کو غیر مجاز رسائی یا انکشاف سے محفوظ رکھا جا سکے۔
طاقتور کثیر لسانی صلاحیت: کمانڈ اے کو 23 زبانوں میں تربیت دی گئی ہے، جن میں انگریزی، فرانسیسی، ہسپانوی، اطالوی، جرمن، پرتگالی، جاپانی، کورین، عربی، چینی، روسی، پولش، ترکی، ویتنامی، ڈچ، چیک، انڈونیشیائی، یوکرینی، رومانی، یونانی، ہندی، عبرانی اور فارسی شامل ہیں۔ یہ اسے مختلف زبانوں کے متن کو پروسیس کرنے اور دنیا بھر کے صارفین کو خدمات فراہم کرنے کے قابل بناتا ہے۔
ٹیکسٹ ان پٹ اور آؤٹ پٹ: کمانڈ اے فی الحال صرف ٹیکسٹ ان پٹ اور آؤٹ پٹ کو سپورٹ کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ یہ بنیادی طور پر ٹیکسٹ سے متعلقہ کاموں کو پروسیس کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے، جیسے کہ ٹیکسٹ جنریشن، ٹیکسٹ سمری، ٹیکسٹ ٹرانسلیشن اور ٹیکسٹ کلاسیفیکیشن۔
نوٹ: کمانڈ اے ماڈل فی الحال فائن ٹیوننگ کو سپورٹ نہیں کرتا ہے۔
Rerank 3.5: انٹرپرائز سرچ کی درستگی کو بہتر بنانا
Rerank 3.5 Cohere کا تازہ ترین AI سرچ بنیادی ماڈل ہے، جس کا مقصد انٹرپرائز سرچ اور بازیافت میں اضافہ شدہ جنریشن (RAG) سسٹموں کی درستگی کو بہتر بنانا ہے۔ یہ ماڈل استدلال کی بہتر صلاحیتوں کا حامل ہے، پیچیدہ صارف کے سوالات کو سمجھنے کی اہلیت رکھتا ہے، اور مختلف ڈیٹا اقسام (بشمول طویل دستاویزات، ای میلز، ٹیبلز، JSON اور کوڈ) کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے۔ اس کے علاوہ، Rerank 3.5 100 سے زائد زبانوں کو سپورٹ کرتا ہے، اور عالمی کاروباری اداروں کی تلاش کی ضروریات کو پورا کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔
Rerank 3.5 تلاش کے نتائج کو دوبارہ ترتیب دے کر، سب سے زیادہ متعلقہ نتائج کو پہلے نمبر پر لا سکتا ہے، اس طرح صارف کی تلاش کی کارکردگی اور اطمینان میں اضافہ ہوتا ہے۔ یہ نہ صرف روایتی ٹیکسٹ سرچ پر لاگو کیا جا سکتا ہے، بلکہ مختلف دیگر اقسام کی تلاش پر بھی کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ تصویری تلاش، ویڈیو تلاش اور آڈیو تلاش۔
Rerank 3.5 کی اہم خصوصیات میں شامل ہیں:
بہتر استدلال کی صلاحیت: Rerank 3.5 استدلال کی بہتر صلاحیت کا حامل ہے، اور پیچیدہ صارف کے سوالات کو بہتر طور پر سمجھ سکتا ہے۔ یہ سوالات کے سیمنٹکس اور سیاق و سباق کا تجزیہ کر کے، صارف کے ارادے کو درست طور پر شناخت کر سکتا ہے، اور سب سے زیادہ متعلقہ نتائج کو واپس کر سکتا ہے۔
مختلف ڈیٹا سپورٹ: Rerank 3.5 مختلف ڈیٹا اقسام کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے، بشمول طویل دستاویزات، ای میلز، ٹیبلز، JSON اور کوڈ۔ اس کا مطلب ہے کہ یہ مختلف ذرائع سے حاصل کردہ ڈیٹا کو پروسیس کرنے اور اس سے مفید معلومات نکالنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔
بہتر کثیر لسانی سپورٹ: Rerank 3.5 100 سے زائد زبانوں کو سپورٹ کرتا ہے، جن میں اہم کاروباری زبانیں شامل ہیں، جیسے کہ انگریزی، عربی، چینی، فرانسیسی، جرمن، ہندی، جاپانی، کورین، پرتگالی، روسی اور ہسپانوی۔ یہ اسے دنیا بھر کے صارفین کو اعلیٰ معیار کی تلاش کی خدمات فراہم کرنے کے قابل بناتا ہے۔
اعلیٰ تلاش کی درستگی: مالیاتی ڈیٹا کے لیے کی جانے والی جانچ میں، Rerank 3.5 نے Hybris Search سے 23.4% اور BM25 سے 30.8% بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ BM25 ایک عام درجہ بندی فنکشن ہے، جو سرچ انجنوں اور معلومات کی بازیافت کے نظاموں میں استعمال ہوتا ہے، تاکہ کسی خاص تلاش کے سوال سے متعلق دستاویز کی مطابقت کا تعین کیا جا سکے۔
توسیعی لسانی سپورٹ: Rerank 3.5 کس طرح 100 سے زائد زبانوں کو سپورٹ کرتا ہے
Rerank 3.5 کی کثیر لسانی صلاحیت کا اندازہ اس بات سے لگایا جا سکتا ہے کہ یہ 100 سے زائد زبانوں سے آنے والے سوالات کو سمجھنے اور پروسیس کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ یہ نہ صرف سوالات کے لفظی معنی کو سمجھتا ہے، بلکہ سوالات کے پیچھے موجود ثقافتی پس منظر اور سیاق و سباق کو بھی سمجھتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی صارف ہسپانوی زبان میں "mejores restaurantes en Madrid" تلاش کرتا ہے، تو Rerank 3.5 صارف کے ارادے کو سمجھنے کی صلاحیت رکھتا ہے کہ وہ میڈرڈ کے بہترین ریستوران تلاش کر رہا ہے، اور اس سے متعلقہ ہسپانوی تلاش کے نتائج واپس کر سکتا ہے۔
اس مقصد کو حاصل کرنے کے لیے، Rerank 3.5 مختلف تکنیکوں کا استعمال کرتا ہے، جن میں شامل ہیں:
- کثیر لسانی تربیت کا ڈیٹا: Rerank 3.5 کو کثیر لسانی ڈیٹا کے بڑے مجموعے پر تربیت دی گئی ہے، جس میں مختلف قسم کے متن شامل ہیں، جیسے کہ خبروں کے مضامین، بلاگ پوسٹس، سوشل میڈیا پوسٹس اور پروڈکٹ کے جائزے۔
- کراس لینگویج ایمبیڈنگ: Rerank 3.5 کراس لینگویج ایمبیڈنگ ٹیکنالوجی کا استعمال کرتا ہے، جو مختلف زبانوں کے الفاظ کو ایک ہی ویکٹر اسپیس میں میپ کرتا ہے۔ اس سے ماڈل کو مختلف زبانوں کے درمیان موجود سیمنٹک تعلقات کو سمجھنے اور متعلقہ کراس لینگویج تلاش کے نتائج واپس کرنے کی صلاحیت ملتی ہے۔
- زبان کا پتہ لگانا اور ترجمہ: Rerank 3.5 صارف کے ان پٹ سوالات کی زبان کا خود بخود پتہ لگانے، اور اسے انگریزی یا دیگر معاون زبانوں میں ترجمہ کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ اس سے ماڈل کو مختلف زبانوں کے سوالات کو پروسیس کرنے اور متعلقہ تلاش کے نتائج واپس کرنے کی صلاحیت ملتی ہے۔
ان تکنیکوں کو استعمال کر کے، Rerank 3.5 دنیا بھر کے صارفین کو اعلیٰ معیار کی تلاش کی خدمات فراہم کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے، قطع نظر اس سے کہ وہ تلاش کے لیے کون سی زبان استعمال کرتے ہیں۔
استدلال کی بہتر صلاحیت: Rerank 3.5 کس طرح پیچیدہ سوالات کو سمجھتا ہے
Rerank 3.5 کی استدلال کی صلاحیت کا اندازہ اس بات سے لگایا جا سکتا ہے کہ یہ پیچیدہ سوالات کو سمجھنے اور ان سے مفید معلومات نکالنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کوئی صارف "گزشتہ سال کے مقابلے میں، کن ٹیک کمپنیوں کے اسٹاک نے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا" تلاش کرتا ہے، تو Rerank 3.5 صارف کے ارادے کو سمجھنے کی صلاحیت رکھتا ہے کہ وہ ان ٹیک کمپنیوں کو تلاش کر رہا ہے جن کے اسٹاک نے گزشتہ سال کے مقابلے میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے۔
اس مقصد کو حاصل کرنے کے لیے، Rerank 3.5 مختلف تکنیکوں کا استعمال کرتا ہے، جن میں شامل ہیں:
- سیمنٹک تجزیہ: Rerank 3.5 سیمنٹک تجزیہ تکنیک کا استعمال کرتا ہے، جو سوالات کے سیمنٹک ڈھانچے اور سیاق و سباق کا تجزیہ کرتا ہے۔ اس سے ماڈل کو سوالات کے مفہوم کو سمجھنے اور صارف کے ارادے کو شناخت کرنے کی صلاحیت ملتی ہے۔
- اینٹیٹی شناخت: Rerank 3.5 اینٹیٹی شناخت تکنیک کا استعمال کرتا ہے، جو سوالات میں موجود اینٹیٹیز، جیسے کہ کمپنیاں، مقامات اور شخصیات کی شناخت کرتا ہے۔ اس سے ماڈل کو سوالات کو متعلقہ اینٹیٹیز سے جوڑنے اور متعلقہ تلاش کے نتائج واپس کرنے کی صلاحیت ملتی ہے۔
- تعلقات نکالنا: Rerank 3.5 تعلقات نکالنے کی تکنیک کا استعمال کرتا ہے، جو سوالات میں موجود اینٹیٹیز کے درمیان تعلقات کو نکالتا ہے۔ اس سے ماڈل کو سوالات کے مفہوم کو سمجھنے اور متعلقہ تلاش کے نتائج واپس کرنے کی صلاحیت ملتی ہے۔
ان تکنیکوں کو استعمال کر کے، Rerank 3.5 پیچیدہ سوالات کو سمجھنے اور متعلقہ تلاش کے نتائج واپس کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے، اس طرح صارف کی تلاش کی کارکردگی اور اطمینان میں اضافہ ہوتا ہے۔
OCI صارفین ان ماڈلز سے کیسے فائدہ اٹھا سکتے ہیں:
OCI صارفین ان Cohere ماڈلز سے مختلف طریقوں سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں، جن میں شامل ہیں:
- فوری انضمام: ان ماڈلز کو چیٹ انٹرفیس، API یا وقف شدہ سرے کے ذریعے بغیر کسی رکاوٹ کے استعمال किया جا سکتا ہے، انفراسٹرکچر مینجمنٹ سے متعلق کسی مشکل کے بغیر۔ اس سے صارفین کے لیے इन माडलो को आसाने से अपनी एप्लीकेशन में शामिल करना आसाने से शामिल करना आसाने से शामिल करना আसाने से शामिल करना आसाने से शामिल करना आसाने से शामिल करना आसाने से शामिल करना