Cohere Membuka Beta Privat Compass Cloud untuk Pencarian Perusahaan yang Dikelola

Cohere mengumumkan pada 25 September 2026 bahwa Compass, platform pengambilan data mereka untuk pengembang yang membangun aplikasi AI pada data perusahaan, akan memasuki beta pribadi sebagai penawaran terkelola yang disebut Compass Cloud, dengan Cohere mengoperasikan seluruh pipeline pengambilan dan inferensi model.

Compass menampilkan informasi relevan dari korpus perusahaan untuk digunakan dalam generasi berbantuan pengambilan (RAG), pencarian, dan alur kerja agen. Alih-alih menyusun dan mengoperasikan tumpukan pengambilan sendiri, tim mengonfigurasi Compass melalui API-nya, server MCP, atau SDK Python untuk membentuk pengalaman pengguna akhir sesuai data dan kebutuhan alur kerja mereka, menurut pengumuman Compass Cloud.

Dari Integrasi North ke Layanan Terkelola

Sebelumnya, Compass secara utama menyediakan pengambilan untuk North, ruang kerja agen perusahaan milik Cohere, termasuk perpustakaan dokumen dan ekosistem MCP-nya. Cohere juga mengirimkan Compass ke lingkungan yang sangat aman dan di-host sendiri untuk mitra di industri yang diatur, yang beban kerjanya tidak dapat dipindahkan ke SaaS.

Cohere mengatakan permintaan pelanggan untuk opsi terkelola telah jelas dan konsisten: tim menginginkan apa yang perusahaan sebut sebagai kemampuan pengambilan kelas terbaik tanpa beban operasional hosting mandiri. Perusahaan menyatakan bahwa Compass Cloud memperluas Compass ke pasar yang lebih luas dengan Cohere mengelola seluruh pipeline dan inferensi model sehingga pelanggan dapat fokus pada pembangunan. Penyebaran yang di-host sendiri tetap tersedia untuk proyek dengan batasan privasi, dan Cohere sedang bekerja dengan sejumlah terbatas tim perusahaan sebagai mitra beta.

Tiga Perubahan dalam Persyaratan Pencarian Perusahaan

Pengumuman tersebut menempatkan peluncuran di sekitar tiga perkembangan yang, menurut Cohere, mengubah persyaratan pencarian perusahaan karena pengambilan menjadi infrastruktur pendukung untuk AI generatif dan agen.

Yang pertama adalah ekonomi token: setiap hasil yang tidak relevan yang diberikan ke model mengonsumsi token dan menempati ruang konteks yang terbatas, sehingga pengambilan yang lebih tepat menghasilkan masukan yang lebih kecil dan berkualitas tinggi yang mengurangi biaya inferensi serta waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas. Cohere menggambarkan pengambilan sebagai salah satu tuas biaya paling efektif yang tersedia bagi bisnis.

Yang kedua adalah pola akses agen. Agen dapat mengeluarkan puluhan kueri sambil menyelesaikan satu tugas, merumuskan ulang permintaan dan menelusuri banyak sumber; dalam loop multi-lompatan ini, latensi terakumulasi, relevansi dapat menyimpang, dan izin harus ditegakkan pada setiap langkah. Oleh karena itu, pengambilan harus berfungsi secara andal di seluruh urutan kueri yang dihasilkan mesin, bukan hanya pencarian satu kali.

Yang ketiga adalah tumpukan pengambilan yang terfragmentasi: pipeline produksi sering menggabungkan sistem terpisah untuk ingest, pengindeksan, perankingan ulang, kontrol akses, dan orkestrasi, sehingga tim menghabiskan upaya signifikan pada integrasi alih-alih kualitas pengambilan. Cohere menyatakan bahwa Compass hadir untuk menangani ketiganya dengan menyediakan konteks yang relevan dan terkelola untuk beban kerja generatif, mendukung baik aplikasi pencarian agen maupun konvensional, serta mengkonsolidasikan tumpukan pengambilan inti ke dalam platform perusahaan terintegrasi.

Arsitektur Pengambilan Tujuh Tahap

Compass menggabungkan pemrosesan dokumen dan pengambilan ke dalam satu layanan yang dapat dikonfigurasi yang diakses melalui satu antarmuka. Pengumuman tersebut menjelaskan tujuh tahap.

Connect menyediakan konektor siap pakai untuk ruang kerja berbagi file dan penyimpanan cloud seperti SharePoint, OneDrive, dan Google Drive, dengan kompatibilitas data yang dijelaskan Cohere sebagai multibahasa, multimodal, dan tidak bergantung pada format file. Parse mengubah file perusahaan multimodal menjadi konten siap AI, menerapkan strategi parsing pada setiap dokumen dan menggunakan pemrosesan visual hanya ketika menambah nilai untuk mengurangi penggunaan model yang tidak perlu. Embed menghasilkan representasi padat dan jarang secara bersamaan, sehingga pencarian dapat mencocokkan baik niat semantik maupun bahasa khusus domain di seluruh teks dan konten multimodal.

Index menyimpan file sumber, konten yang diparsing, dan embedding sebagai catatan terpisah, sehingga model embedding baru dapat diadopsi tanpa harus merayapi dan mengunggah ulang konten yang sama; pada saat pencarian, catatan tersebut berada dalam satu indeks dengan metadata-nya. Retrieve menggabungkan pencarian semantik, jarang, dan kata kunci dalam satu permintaan, dengan strategi yang berjalan secara independen atau bersama dan izin ditegakkan selama proses pengambilan alih-alih diserahkan kepada aplikasi.

Rerank menerapkan peringkat ulang Cohere untuk mengidentifikasi bagian paling relevan dari kumpulan kandidat yang luas, mengurangi konteks yang tidak relevan dan token yang diperlukan untuk generasi. Govern menegakkan kontrol akses multi-penyewa dan izin tingkat dokumen selama pengambilan, sementara kebijakan retensi menghapus konten secara otomatis dan mencegah dokumen yang dihapus disinkronkan ulang.

Benchmark Pengambilan yang Dilaporkan Perusahaan

Cohere melaporkan bahwa Compass mencapai peningkatan 14–16 poin dibandingkan Azure Search pada High Finance, sebuah benchmark perbankan investasi internal yang dibangun Cohere, dengan akurasi pengambilan yang diukur sebagai nDCG@10 naik dari 64,8 menjadi 81,1. High Finance adalah kumpulan pertanyaan yang diberi anotasi oleh Cohere yang meminta model untuk mengambil materi presentasi perbankan investasi dan hedge fund yang relevan; beban kerja tersebut menyematkan kueri, mengambil materi presentasi dari sebuah indeks, dan memberi skor pada hasil teratas.

Dengan metodologi yang disebutkan, dokumen Azure Search diparsing dengan GPT-4.1 Mini, sementara Cohere Embed 4 tidak menggunakan solusi parsing terpisah dan menanamkan PDF input langsung sebagai gambar sebelum pencarian. Cohere mengaitkan akurasi tersebut pada model pencarian dan pemrosesan dokumen yang bekerja dengan pencarian hibrida Compass yang mencakup pengambilan lexical, sparse, dan dense yang diikuti oleh perankingan ulang, dan menyatakan bahwa selisih sebesar itu dapat memisahkan jawaban yang tidak memuaskan dari jawaban yang luar biasa bagi pengguna akhir.

Jalur Integrasi, Ketentuan Beta, dan Langkah Selanjutnya

Compass Cloud menawarkan dua jalur integrasi. Compass API ditujukan untuk tim yang membangun aplikasi RAG dan pencarian khusus, yang terhubung langsung ke model dan komponen pengambilan yang mendukung Compass serta memberi pengembang kontrol atas cara konten direpresentasikan, diambil, diurutkan, dan dimasukkan ke dalam aplikasi. Sebuah server MCP yang berdedikasi dan memiliki versi independen menampilkan pengambilan sebagai alat yang dapat digunakan kembali melalui standar terbuka, sehingga klien yang kompatibel dengan MCP dapat menemukan dan memanggil alat tersebut secara langsung dan Compass tetap portabel di berbagai kerangka kerja agen tanpa integrasi khusus untuk masing‑masing.

Cohere menggambarkan agentic retrieval sebagai pendekatan baru di persimpangan model bahasa besar dan penelusuran informasi: alih-alih satu langkah kueri‑dan‑jawaban, sebuah agen memutuskan apa yang harus dicari, menelusuri informasi relevan, mengevaluasi hasil, dan menyempurnakan pencariannya sebelum memberikan jawaban. Dengan server Compass MCP, kata perusahaan, agen dapat secara bertahap mempersempit korpus pengambilan, mengurangi konteks yang tidak perlu, dan membuat tugas pengambilan yang kompleks menjadi lebih cepat serta lebih efisien dalam penggunaan token.

Beta pribadi terbuka untuk tim yang membangun aplikasi dengan beban pengambilan tinggi dan bersifat agen. Peserta menerima dukungan langsung dari tim teknik Cohere, akses awal ke penyebaran cloud, dan pengaruh langsung pada peta jalan produk, dengan akses yang diminta melalui formulir di halaman Compass. Cohere juga mengadakan sesi langsung pada 8 Oktober 2026 di X bersama tim teknik dan kepemimpinan produk mengenai arah selanjutnya pencarian perusahaan.