Cohere 推出 Compass Cloud 私有测试版，提供托管企业搜索

Cohere 于 2026 年 9 月 25 日宣布，Compass——其为在企业数据上构建 AI 应用的开发者提供的检索平台——将以名为 Compass Cloud 的托管服务进入私有测试版，Cohere 将负责完整的检索流水线和模型推理。

Compass 将公司语料库中的相关信息呈现出来，以用于检索增强生成（RAG）、搜索和代理工作流。团队无需自行搭建和运营检索堆栈，而是通过其 API、MCP 服务器或 Python SDK 配置 Compass，以根据其数据和工作流需求塑造终端用户体验，正如Compass Cloud 公告所述。

从 North 集成到托管服务

截至目前，Compass 主要为 North（Cohere 的企业代理工作空间）提供检索支持，包括其文档库和 MCP 生态系统。Cohere 还将 Compass 部署到高度安全的自托管环境中，供受监管行业的合作伙伴使用，这些行业的工作负载无法迁移到 SaaS。

Cohere 表示，客户对托管选项的需求一直明确且持续：团队希望获得公司所谓的最佳检索能力，而无需自行托管的运营负担。公司称，Compass Cloud 通过让 Cohere 管理完整的流水线和模型推理，将 Compass 推向更广阔的市场，使客户能够专注于构建。自托管部署仍可用于对隐私有严格要求的项目，且 Cohere 正在与少数企业团队合作进行 beta 测试。

企业搜索需求的三大变化

该公告围绕 Cohere 所称的三项正在改变企业搜索需求的发展来阐述此次发布，因为检索正成为生成式 AI 和代理的支撑基础设施。

第一点是代币经济学：每一个传递给模型的无关结果都会消耗代币并占用有限的上下文空间，因此更精确的检索能够生成更小且质量更高的输入，降低推理成本并缩短完成任务的时间。Cohere 将检索描述为企业可用的最有效成本杠杆之一。

第二点是代理式访问模式。代理在完成单一任务时可能发出数十个查询，重新表述请求并遍历多个来源；在这些多跳循环中，延迟会累积，相关性可能漂移，且必须在每一步强制执行权限控制。因此，检索必须在机器生成的查询序列中可靠运行，而不仅仅是单次搜索。

第三点是碎片化的检索堆栈：生产流水线常常将摄取、索引、再排序、访问控制和编排等独立系统组合在一起，使团队在集成上投入大量精力，而非提升检索质量。Cohere 表示，Compass 通过为生成工作负载提供相关且受治理的上下文、支持代理式和传统搜索应用，并将核心检索堆栈整合为一体化企业平台，从而解决上述三大问题。

七阶段检索架构

Compass 将文档处理和检索打包为一个可配置的服务，可通过单一接口访问。公告中描述了七个阶段。

Connect 提供即用型连接器，可对接 SharePoint、OneDrive、Google Drive 等文件共享和云存储工作区，Cohere 将其数据兼容性描述为多语言、多模态且与文件格式无关。Parse 将多模态企业文件转换为 AI 可用的内容，对每个文档采用解析策略，仅在能提升价值时使用视觉处理，以减少不必要的模型使用。Embed 同时生成密集和稀疏表示，使搜索能够匹配文本和多模态内容中的语义意图及领域特定语言。

Index 将源文件、解析内容和嵌入分别保存为独立记录，从而可以在不重新爬取和上传相同内容的情况下采用新的嵌入模型；搜索时，这些记录连同其元数据位于同一索引中。Retrieve 在单次请求中结合语义、稀疏和关键词搜索，这些策略可以独立运行或协同使用，且权限在检索阶段即被强制执行，而非交由应用程序处理。

Rerank 使用 Cohere 的再排序模型，从广泛的候选集合中识别最相关的段落，减少无关上下文并降低生成所需的代币量。Govern 在检索过程中强制执行多租户访问控制和文档级权限，而保留策略会自动使内容过期，防止已删除的文档被重新同步。

公司报告的检索基准

Cohere 报告称，Compass 在内部 Cohere 构建的投资银行基准 High Finance 上相较 Azure Search 提升了 14–16 分，检索准确率（nDCG@10）从 64.8 提升至 81.1。High Finance 是一套经 Cohere 注释的问题，要求模型检索相关的投行和对冲基金演示材料；该工作负载将查询嵌入后，从索引中检索演示材料，并对最高结果进行评分。

根据所述方法，Azure Search 文档使用 GPT-4.1 Mini 进行解析，而 Cohere Embed 4 未使用单独的解析方案，而是直接将输入的 PDF 作为图像嵌入后进行搜索。Cohere 将准确性归因于其搜索和文档处理模型与 Compass 的混合检索（包括词汇、稀疏和密集检索）以及后续的重新排序协同工作，并表示如此大的差距可以使最终用户得到不满意的答案与优秀答案之间产生显著区别。

集成路径、Beta 条款与后续步骤

Compass Cloud 提供两种集成路径。Compass API 面向构建自定义 RAG 和搜索应用的团队，直接连接驱动 Compass 的模型和检索组件，让开发者能够控制内容的表示、检索、排序以及在应用中的整合。专用的、独立版本化的 MCP 服务器通过开放标准将检索功能以可重用工具的形式公开，使兼容 MCP 的客户端能够直接发现并调用这些工具，并且 Compass 能够在各种代理框架之间保持可移植性，无需为每个框架单独集成。

Cohere 将 agentic 检索描述为大语言模型与信息检索交叉点上的新兴方法：与单一的查询-响应步骤不同，代理会决定要查找的内容，搜索相关信息，评估结果，并在作答前细化搜索。该公司表示，借助 Compass MCP 服务器，代理能够逐步缩小检索语料库，减少不必要的上下文，使复杂检索任务更快速且更具 token 效率。

私有 Beta 面向构建以检索为主且具 agentic 特性的应用团队开放。参与者可获得 Cohere 工程团队的现场支持、云部署的提前访问权，以及对产品路线图的直接影响，需通过 Compass 页面上的表单申请访问。Cohere 还将在 2026 年 10 月 8 日于 X 平台举办现场直播，由其工程和产品领导团队探讨企业搜索的下一步发展方向。