什么是"Chat | Cohere"？
Chat with retrieval-augmented generation (RAG)是一种结合了Chat和RAG的对话式AI模型，可以构建更强大的产品体验。它通过Cohere的Command模型提供支持，实现了输入、来源和模型的整合。
"Chat | Cohere"有哪些功能？
1. 通过Chat实现多轮对话：Chat能够理解消息背后的意图，记住对话历史，并通过多轮对话智能地回应用户。
2. 检索知识库：将模型与网络搜索和重要数据源连接，提高聊天回应的相关性和准确性。Command模型经过训练，优化了RAG的准确性，包括从多个数据源中确定相关信息。
3. 通过引用减少虚构：通过引用来减少虚构，建立生成的回应与用户之间的信任。Command模型经过训练，可以从其他来源回答问题。
应用场景：
1. 对话式知识助手：创建助手以自动化任务，并通过自然交互和与数据的连接提供有根据的答案。
2. 客户支持：从知识库中提供即时答案，支持代理商并通过快速解决复杂升级问题与客户进行互动。
3. 学习应用：提供动态和个性化的学习体验，包括互动课程、测验和基于不断变化的用户配置文件的反馈。
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