Cohere ने प्रबंधित एंटरप्राइज़ सर्च के लिए Compass Cloud प्राइवेट बीटा लॉन्च किया

Cohere ने 25 सितंबर, 2026 को घोषणा की कि Compass, जो एंटरप्राइज़ डेटा पर AI अनुप्रयोग बनाने वाले डेवलपर्स के लिए उसका रिट्रीवल प्लेटफ़ॉर्म है, प्राइवेट बीटा में प्रवेश कर रहा है एक प्रबंधित सेवा के रूप में जिसका नाम Compass Cloud है, जिसमें Cohere पूरी रिट्रीवल पाइपलाइन और मॉडल इनफ़रेंस संचालित करेगा।

Compass कंपनी के कॉर्पस से प्रासंगिक जानकारी को रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG), खोज, और एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए उपलब्ध कराता है। स्वयं रिट्रीवल स्टैक को इकट्ठा और संचालित करने के बजाय, टीमें अपने डेटा और वर्कफ़्लो आवश्यकताओं के अनुसार अंतिम‑उपयोगकर्ता अनुभव को आकार देने के लिए Compass को इसके API, एक MCP सर्वर, या Python SDK के माध्यम से कॉन्फ़िगर करती हैं, जैसा कि Compass Cloud घोषणा में बताया गया है।

North इंटीग्रेशन से प्रबंधित सेवा तक

अब तक, Compass मुख्य रूप से North, Cohere के एंटरप्राइज़ एजेंट कार्यस्थल, जिसमें उसके दस्तावेज़ लाइब्रेरी और MCP इकोसिस्टम शामिल हैं, के लिए रिट्रीवल प्रदान करता था। Cohere ने Compass को अत्यधिक सुरक्षित, स्वयं‑होस्टेड वातावरण में भी उपलब्ध कराया, जो नियामक उद्योगों के साझेदारों के लिए है जिनके कार्यभार को SaaS पर स्थानांतरित नहीं किया जा सकता।

Cohere ने कहा कि प्रबंधित विकल्प की ग्राहक मांग स्पष्ट और निरंतर रही है: टीमें कंपनी द्वारा कहा गया उसका बेस्ट‑इन‑क्लास रिट्रीवल क्षमता चाहती हैं, बिना स्वयं‑होस्टिंग के परिचालन ओवरहेड के। कंपनी ने बताया कि Compass Cloud, Cohere को पूरी पाइपलाइन और मॉडल इनफ़रेंस प्रबंधित करने के द्वारा, Compass को व्यापक बाजार में विस्तारित करता है, जिससे ग्राहक निर्माण पर ध्यान केंद्रित कर सकें। स्वयं‑होस्टेड डिप्लॉयमेंट्स गोपनीयता‑संकुचित प्रोजेक्ट्स के लिए उपलब्ध रहते हैं, और Cohere सीमित संख्या में एंटरप्राइज़ टीमों के साथ बीटा साझेदारों के रूप में काम कर रहा है।

एंटरप्राइज़ सर्च आवश्यकताओं में तीन परिवर्तन

घोषणा लॉन्च को तीन विकासों के इर्द‑गिर्द प्रस्तुत करती है, जिन्हें Cohere ने कहा कि एंटरप्राइज़ सर्च आवश्यकताओं को बदल रहे हैं, क्योंकि रिट्रीवल जनरेटिव AI और एजेंट्स के लिए सहायक इन्फ्रास्ट्रक्चर बन रहा है।

पहला है टोकन इकोनॉमिक्स: मॉडल को पास किया गया प्रत्येक अप्रासंगिक परिणाम टोकन खर्च करता है और सीमित संदर्भ स्थान घेरता है, इसलिए अधिक सटीक रिट्रीवल छोटे, उच्च‑गुणवत्ता वाले इनपुट बनाता है जो इनफ़रेंस लागत और कार्य पूर्ण करने के लिए आवश्यक समय को घटाता है। Cohere ने रिट्रीवल को व्यवसायों के लिए उपलब्ध सबसे प्रभावी लागत लीवर में से एक बताया।

दूसरा है एजेंटिक एक्सेस पैटर्न। एजेंट एक कार्य को पूरा करते हुए दर्जनों क्वेरी जारी कर सकते हैं, अनुरोधों को पुनः स्वरूपित कर सकते हैं और कई स्रोतों को पार कर सकते हैं; इन मल्टी‑हॉप लूप्स में लेटेंसी जमा होती है, प्रासंगिकता में बदलाव आ सकता है, और प्रत्येक चरण पर अनुमतियों को लागू करना आवश्यक है। इसलिए रिट्रीवल को मशीन‑जनित क्वेरी की श्रृंखलाओं में विश्वसनीय रूप से कार्य करना होगा, न कि केवल एक‑बार की खोजों में।

तीसरा है विखंडित रिट्रीवल स्टैक: प्रोडक्शन पाइपलाइन अक्सर इनजेशन, इंडेक्सिंग, री‑रैंकिंग, एक्सेस कंट्रोल और ऑर्केस्ट्रेशन के लिए अलग‑अलग सिस्टम को जोड़ती हैं, जिससे टीमें एकीकरण पर बहुत प्रयास करती हैं, न कि रिट्रीवल गुणवत्ता पर। Cohere ने कहा कि Compass इन तीनों को संबोधित करने के लिए मौजूद है, जनरेटिव वर्कलोड्स के लिए प्रासंगिक, शासित संदर्भ प्रदान करके, एजेंटिक और पारंपरिक खोज अनुप्रयोग दोनों का समर्थन करके, और कोर रिट्रीवल स्टैक को एकीकृत एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म में समेकित करके।

सात‑स्तरीय रिट्रीवल आर्किटेक्चर

Compass दस्तावेज़ प्रोसेसिंग और रिट्रीवल को एक कॉन्फ़िगर करने योग्य सेवा में संकलित करता है, जिसे एक ही इंटरफ़ेस के माध्यम से एक्सेस किया जाता है। घोषणा में सात चरणों का वर्णन किया गया है।

Connect फ़ाइल‑शेयरिंग और क्लाउड‑स्टोरेज कार्यस्थलों जैसे SharePoint, OneDrive, और Google Drive के लिए बॉक्स‑से‑बाहर कनेक्टर प्रदान करता है, जिसकी डेटा संगतता को Cohere बहुभाषी, मल्टीमॉडल, और फ़ाइल‑फ़ॉर्मेट‑अज्ञेय के रूप में वर्णित करता है। Parse मल्टीमॉडल एंटरप्राइज़ फ़ाइलों को AI‑तैयार सामग्री में परिवर्तित करता है, प्रत्येक दस्तावेज़ पर एक पार्सिंग रणनीति लागू करता है और केवल तब विज़न प्रोसेसिंग का उपयोग करता है जब यह मूल्य जोड़ता है, जिससे अनावश्यक मॉडल उपयोग कम हो। Embed घनी और विरल दोनों प्रतिनिधित्व एक साथ उत्पन्न करता है, ताकि खोज पाठ और मल्टीमॉडल सामग्री में दोनों सेमांटिक इरादा और डोमेन‑विशिष्ट भाषा से मेल खा सके।

Index स्रोत फ़ाइलों, पार्स किए गए सामग्री, और एम्बेडिंग को अलग‑अलग रिकॉर्ड के रूप में रखता है, ताकि नया एम्बेडिंग मॉडल बिना उसी सामग्री को फिर से क्रॉल और अपलोड किए अपनाया जा सके; खोज के समय, रिकॉर्ड अपने मेटाडेटा के साथ एक ही इंडेक्स में होते हैं। Retrieve एक ही अनुरोध में सेमांटिक, विरल, और कीवर्ड खोज को संयोजित करता है, जहाँ रणनीतियाँ स्वतंत्र रूप से या साथ में चलती हैं और अनुमतियों को रिट्रीवल के दौरान लागू किया जाता है, न कि एप्लिकेशन पर छोड़ दिया जाता है।

Rerank Cohere के री‑रैंकर को लागू करता है ताकि व्यापक उम्मीदवार सेट से सबसे प्रासंगिक अंशों की पहचान की जा सके, जिससे अप्रासंगिक संदर्भ और जनरेशन के लिए आवश्यक टोकन कम हो जाते हैं। Govern रिट्रीवल के दौरान मल्टी‑टेनेंट एक्सेस कंट्रोल और दस्तावेज़‑स्तरीय अनुमतियों को लागू करता है, जबकि रिटेंशन नीतियां सामग्री को स्वचालित रूप से समाप्त कर देती हैं और हटाए गए दस्तावेज़ों को पुनः‑सिंक होने से रोकती हैं।

कंपनी‑रिपोर्टेड रिट्रीवल बेंचमार्क

Cohere ने रिपोर्ट किया कि Compass ने High Finance पर Azure Search की तुलना में 14‑16 अंक सुधार हासिल किया, जो एक आंतरिक Cohere‑निर्मित इन्वेस्टमेंट‑बैंकिंग बेंचमार्क है, जहाँ रिट्रीवल सटीकता को nDCG@10 के रूप में मापा गया, जो 64.8 से बढ़कर 81.1 हो गया। High Finance एक Cohere‑एनोटेटेड प्रश्नों का सेट है जो मॉडलों को प्रासंगिक इन्वेस्टमेंट बैंकिन्ग और हेज फंड प्रस्तुति सामग्री पुनः प्राप्त करने के लिए कहता है; इस वर्कलोड में एक क्वेरी एम्बेड की जाती है, एक इंडेक्स से प्रस्तुति सामग्री पुनः प्राप्त की जाती है, और शीर्ष परिणामों को स्कोर किया जाता है।

उल्लिखित कार्यप्रणाली के तहत, Azure Search दस्तावेज़ों को GPT‑4.1 Mini से पार्स किया गया, जबकि Cohere Embed 4 ने कोई अलग पार्सिंग समाधान नहीं उपयोग किया और खोज से पहले इनपुट PDF को सीधे छवियों के रूप में एम्बेड किया। Cohere ने सटीकता को अपने खोज और दस्तावेज़‑प्रसंस्करण मॉडलों को Compass की लेक्सिकल, स्पार्स और डेंस रिट्रीवल वाले हाइब्रिड सर्च के साथ काम करने और उसके बाद रीरैंकिंग करने के कारण बताया, और कहा कि इतना बड़ा अंतर अंत उपयोगकर्ता के लिए असंतोषजनक उत्तर और उत्कृष्ट उत्तर के बीच अंतर पैदा कर सकता है।

एकीकरण मार्ग, बीटा शर्तें, और अगले कदम

Compass Cloud दो एकीकरण मार्ग प्रदान करता है। Compass API उन टीमों को लक्षित करता है जो कस्टम RAG और खोज अनुप्रयोग बना रही हैं, जिससे वे सीधे उन मॉडलों और रिट्रीवल घटकों से जुड़ते हैं जो Compass को शक्ति प्रदान करते हैं और डेवलपर्स को यह नियंत्रित करने की सुविधा देता है कि सामग्री को कैसे प्रतिनिधित्व, पुनः प्राप्त, रैंक और अनुप्रयोग में सम्मिलित किया जाए। एक समर्पित, स्वतंत्र रूप से संस्करणित MCP सर्वर ओपन स्टैंडर्ड के माध्यम से रिट्रीवल को पुन: उपयोग योग्य टूल्स के रूप में उजागर करता है, ताकि MCP‑अनुकूल क्लाइंट सीधे उन टूल्स को खोज और कॉल कर सकें और Compass प्रत्येक एजेंट फ्रेमवर्क के लिए विशेष एकीकरण की आवश्यकता के बिना पोर्टेबल बना रहे।

Cohere एजेंटिक रिट्रीवल को बड़े भाषा मॉडल और सूचना पुनः प्राप्ति के संगम पर उभरते हुए दृष्टिकोण के रूप में वर्णित करता है: एकल क्वेरी‑और‑जवाब चरण के बजाय, एक एजेंट यह तय करता है कि क्या खोजा जाए, प्रासंगिक जानकारी की खोज करता है, परिणामों का मूल्यांकन करता है, और उत्तर देने से पहले अपनी खोज को परिष्कृत करता है। Compass MCP सर्वर के साथ, कंपनी ने कहा, एजेंट क्रमिक रूप से रिट्रीवल कॉर्पस को संकीर्ण कर सकते हैं, अनावश्यक संदर्भ को घटा सकते हैं और जटिल रिट्रीवल कार्यों को तेज़ तथा टोकन‑कुशल बना सकते हैं।

प्राइवेट बीटा उन टीमों के लिए खुला है जो रिट्रीवल‑हेवी और एजेंटिक अनुप्रयोग बना रही हैं। प्रतिभागियों को Cohere की इंजीनियरिंग टीम से व्यावहारिक समर्थन, क्लाउड डिप्लॉयमेंट तक प्रारंभिक पहुँच, और उत्पाद रोडमैप पर प्रत्यक्ष प्रभाव मिलता है, जिसके लिए एक्सेस Compass पेज पर उपलब्ध फ़ॉर्म के माध्यम से अनुरोध किया जाता है। Cohere 8 अक्टूबर 2026 को X पर एक लाइव सत्र भी आयोजित कर रहा है, जिसमें उसके इंजीनियरिंग और प्रोडक्ट नेतृत्व यह चर्चा करेंगे कि एंटरप्राइज़ सर्च आगे कहाँ जाएगा।