Aidan Gomez：分享 Ada 使用 Cohere Embed 的结果
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这里有一些很棒的结果！
通过在 Model Vault 上使用 Cohere Embed，@ada_cx 实现了：
- 检索延迟中位数为 77 毫秒，让 AI 语音交互更快、更准确
- 离线嵌入的每美元吞吐量达到原来的 2.7 倍，提升了成本效率
- 向量存储占用缩至原来的四分之一，且未测得检索效果下降
- top-10 召回率达到 90.7%，实现准确的信息检索
对照原文
Some great results in here!: By using Cohere Embed on Model Vault, @ada_cx achieved: * 77 ms median retrieval latency for faster, more accurate AI voice interactions * 2.7x greater throughput-per-dollar for offline embedding, increasing cost efficiency * 4x smaller vector storage footprint with no measurable retrieval degradation * 90.7% top-10 recall for accurate information retrieval https://t.co/anwO9zwJtV