Data Panda zet je bedrijfsdata in één warehouse en laat Cohere ze lezen. Command A beantwoordt vragen over je eigen documenten, Embed v4 maakt er een vectorindex van voor retrieval, en Rerank bepaalt welke records het model effectief te zien krijgt.
Cohere werd in 2019 in Toronto opgericht door Aidan Gomez, Nick Frosst en Ivan Zhang. Aidan Gomez is een van de acht co-auteurs van het originele Transformer-paper dat de moderne LLM-golf op gang trok. Het bedrijf koos vanaf dag één bewust voor B2B: geen publieke chatbot, geen gratis playground voor de massa, enkel een API en een verkoopteam dat binnenstapt bij banken, ziekenhuizen, industriebedrijven, telecom-spelers en overheden. Strategische investeerders zijn onder meer Cisco, Fujitsu, AMD Ventures, Nvidia en Salesforce Ventures.
De productlijn bestaat uit drie modellen en een werklaag erbovenop. Command A (command-a-03-2025) is het vlaggenschipmodel voor chat en agents, met een contextvenster van 256K tokens en 8K output. Command R+ en Command R (command-r-plus-08-2024 en command-r-08-2024) zitten daaronder op 128K context, en Command R7B is de kleine snelle tier. Embed v4 neemt tekst, beelden, tabellen en grafieken en geeft vectoren terug op 256, 512, 1024 of 1536 dimensies voor meer dan honderd talen. Rerank v4 herrangschikt tot 32K tokens kandidaten per query in meertalige modus. North is de enterprise-werkomgeving die erbovenop draait, Compass is de zoeklaag, en de hele stack draait op de Cohere-API op api.cohere.com, op AWS Bedrock en SageMaker, op Google Vertex, op Azure AML, op Oracle GenAI Service, of volledig privé binnen een klant-VPC of on-premise.
Cohere-verbruik en retrieval-prestaties per workflow, naast de warehouse-inhoud die het model leest.
Stuur Command A- en Rerank-beslissingen rechtstreeks naar de systemen waar het werk gebeurt.
Command A leest wat in het warehouse staat, Embed v4 indexeert het, Rerank zet het in volgorde.
Interne tools die op warehouse-data zitten en Cohere enkel inroepen voor het taalwerk.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op Cohere-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Vindt onze RAG-opstelling effectief het juiste document?
Rerank v4-hitratio per query-template, uitgezet tegenover de warehouse-tabel waaruit het antwoord had moeten komen. Brengt de queries naar boven waar Embed v4 plausibel ogende buren teruggeeft maar Rerank het echt relevante document niet in de top drie krijgt, en dat is precies het moment waarop een RAG-pipeline met overtuiging beginnen verkeerde informatie te geven.
Welke workflows verbruiken het meeste op Cohere, en levert die kost antwoorden op die mensen gebruiken?
Tokenspend per Cohere-endpoint gekoppeld aan de interne workflow die de call uitlokte en aan de gebruikersfeedback op het antwoord. Toont de support-bot-workflow die het grootste deel van het Command A-budget opmaakt terwijl de helft van de antwoorden een duim-omlaag krijgt, naast de offerte-workflow die minder kost en op de meeste output aanvaarde aanpassingen krijgt.
Houdt onze vectorindex de pas bij met het warehouse?
Embed v4-dekkingsrapport per warehouse-tabel: rijen geïndexeerd, rijen gewijzigd sinds de laatste embed, rijen nooit ge-embed. Vangt de contractentabel die drie weken geleden na een schemawijziging stopte met opnieuw indexeren, en daarom blijft de assistent prijzen van vorig kwartaal citeren.
Tokenspend per Cohere-endpoint, per workflow en per business unit, gekoppeld aan het meetbare resultaat van die workflow. De AI-lijn op het budget verschuift van één Cohere-factuur naar een getal dat naast de uitgespaarde supporttijd en geleverde offertes staat.
Offerte- en RFP-assistent bovenop het register van eerdere winnende dossiers, zodat de account manager vertrekt vanuit de dichtst overeenstemmende paragraaf in plaats van een leeg document. Tijd-tot-eerste-versie en aanvaardingsratio van de gegenereerde paragrafen worden zichtbaar per accountteam.
Cohere-verbruik, retrieval-hitratio en antwoord-feedback per workflow op één scherm, dagelijks ververst. De RAG-pipeline wordt gevolgd als een curve, niet pas opgemerkt de ochtend dat iemand een screenshot van een fout antwoord doorstuurt.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je Cohere-data staat.
OAuth-authenticatie. Standaard read-only. Wij tekenen een DPA en je admin houdt de sleutels.
Data stroomt naar je warehouse op het schema dat jij kiest. Bijna real-time of 's nachts, aan jou. Jij bent eigenaar.
We bouwen het eerste dashboard, de eerste workflow of AI-toepassing samen met jou, en geven de sleutels over. Of we blijven erbij voor doorlopende levering.
Wij zetten de basis op. Jouw team bouwt erop verder.
Beste match Teams die al een BI-analist of data engineer in huis hebben en zelf willen bouwen.
Wij bouwen het geheel, van A tot Z.
Beste match Teams zonder BI- of dev-capaciteit in huis. Jij zegt wat je nodig hebt en wij leveren het.
Jij. Ze komt in jouw warehouse terecht, op jouw cloud-account. Wij verkopen ze niet door en aggregeren ze niet. Stop je met ons, dan blijft het warehouse van jou en blijft het draaien.
Bijna real-time voor de meeste operationele systemen. Voor zwaardere bronnen plannen we per uur of per nacht. Je kiest op basis van wat de rapporten nodig hebben.
Nee. Heb je er geen, dan helpen we je er een kiezen en zetten we het op als deel van de eerste levering. Gangbare startpunten zijn Snowflake, Microsoft Fabric of een kleine Postgres-start.
Command A (command-a-03-2025) is het chat- en agentmodel met een contextvenster van 256K tokens en 8K output, en wordt ingezet voor het eigenlijke vraag-antwoordwerk. Embed v4 is het embedding-model met flexibele uitvoerdimensies van 256, 512, 1024 of 1536 en ondersteuning voor meer dan honderd talen plus beelden, en wordt gebruikt om warehouse-inhoud in een vectorindex om te zetten. Rerank v4 herordent tot 32K tokens kandidaten per query in meertalige modus, en zit tussen de vectorzoek en het chatmodel in. Command R+, Command R en Command R7B dekken de goedkopere en snellere tiers wanneer volledige Command A te zwaar is.
Ja. Cohere biedt Command, Embed en Rerank aan op AWS Bedrock, AWS SageMaker, Google Cloud Vertex AI, Azure AI (AML) en Oracle GenAI Service, naast de directe API op api.cohere.com. Facturatie en gebruiksgegevens leven dan in de console van de cloudprovider en niet in het Cohere-dashboard, dus kostenrapportering moet via de relevante cloud-billing-connector binnenkomen. Gemengde opstellingen komen uit op twee bronnen die in het warehouse gekoppeld worden op workflow, model en tijdsvenster.
Ja. Cohere ondersteunt private VPC-inzet en on-premise installaties voor klanten die gereguleerde data niet uit hun netwerk mogen laten gaan, en dat is meteen de hoofdreden waarom banken, verzekeraars, ziekenhuizen en overheden bij Cohere uitkomen in plaats van bij een AI-aanbieder voor consumenten. Dezelfde Command-, Embed- en Rerank-modellen zijn in die modi beschikbaar, al lopen de licentie en infrastructuurfootprint via de Cohere-verkoop in plaats van via een self-serve API-key.
We bekijken je Cohere-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.