• PRÉCISION
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  • HUMAIN

Améliorer la précision du RAG avec votre IA

Connectez Cohere à votre agent pour combler le fossé entre la recherche de données et la découverte du bon contexte.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment rendre le RAG de mon IA plus précis ?

Il faut dépasser la simple recherche par mots-clés. En utilisant des embeddings sémantiques pour identifier les concepts liés et le reranking pour prioriser les meilleurs résultats, votre agent cesse d'halluciner sur de mauvais contextes. Ce processus garantit que les extraits les plus pertinents arrivent directement dans le prompt.

Les bénéfices d'une meilleure récupération.

Où vos données aboutissent.

Ce qui se passe quand votre agent utilise ces outils.

PRÉCISION

Uniquement le contexte utile

L'agent ignore le bruit pour se concentrer sur les points de données qui répondent réellement à la question.

PERTINENCE

Compréhension sémantique

L'agent trouve l'information grâce au sens plutôt qu'en cherchant une correspondance exacte de mots-clés.

FIABILITÉ

Moins d'hallucinations

En fournissant le bon contexte, votre agent arrête de deviner et répond sur la base de faits.

HUMAIN

Révision manuelle requise

Vous devez toujours vérifier les réponses finales pour vous assurer que le contexte extrait respecte vos standards.

Le flux

Ce que fait votre IA lors de l'exécution.

L'agent suit un processus en deux étapes pour nettoyer et hiérarchiser vos données.

  1. Vectoriser vos données

    L'agent transforme votre texte brut en vecteurs mathématiques pour comprendre le sens profond de chaque phrase.

    embed_texts

  2. Identifier les correspondances

    L'agent utilise ces vecteurs pour extraire un ensemble large de documents potentiellement pertinents de votre base de connaissances.

    embed_texts

  3. Trier par importance

    L'agent analyse les résultats initiaux et les réordonne pour placer les informations les plus utiles tout en haut.

    rerank_documents

  4. Fournir le contexte

    L'agent ne transmet que les extraits ayant le score le plus élevé au LLM pour garder un prompt propre et ciblé.

    rerank_documents

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Utilisez ces prompts une fois que Cohere est connecté.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par les noms de vos documents ou vos chemins de dossiers.

Cohere Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_K2rlWzCd7or9FAq78qCN7N91Fzl9RZitKXOe4TMF/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Cohere capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "cohere-embed-rerank-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_K2rlWzCd7or9FAq78qCN7N91Fzl9RZitKXOe4TMF/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Vectorise ces manuels techniques de mon dossier local pour que tu puisses comprendre les spécifications du produit.

  • Réordonne les résultats de recherche de mes journaux de support client pour identifier les plaintes les plus fréquentes.

  • Utilise l'outil d'embedding pour trouver tous les documents de mon dépôt projet mentionnant 'protocoles de sécurité'.

  • Réordonne les 10 meilleurs extraits de ma base de données juridique pour trouver la clause la plus pertinente pour ce contrat.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Cohere une fois, puis interrogez.

Liez votre compte en un clic. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez utiliser ces outils immédiatement dans votre client habituel.

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FAQ

Fonctionnement de la tâche.

  • 01

    L'IA peut-elle mettre à jour ma base de données vectorielle automatiquement ?

    Non. Ce MCP sert à l'embedding et au reranking de textes existants. Il ne gère pas et n'écrit pas dans votre base de données.

  • 02

    Cela remplace-t-il mon moteur de recherche actuel ?

    Non. Il travaille en complément de votre système de récupération actuel pour améliorer la qualité des résultats déjà trouvés.

  • 03

    L'IA va-t-elle supprimer mes documents ?

    Non. Les outils servent uniquement à lire et traiter le texte pour créer des embeddings ou des classements. Ils ne peuvent ni supprimer ni modifier vos fichiers.

  • 04

    Puis-je l'utiliser pour chercher dans mes messages Slack ?

    Oui, à condition de fournir le texte de ces messages à l'agent pour qu'il puisse les transformer en embeddings.

  • 05

    L'outil de reranking modifie-t-il le texte original ?

    Non. Il modifie uniquement l'ordre dans lequel les documents sont présentés à votre agent.

  • D'autres questions sur Cohere ? Voir toutes les capacités du connecteur Cohere

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