# Cohere ## Cohere Cohere 노드는 Cohere 플랫폼의 LLM(예: `command`, `command-light`)을 활용하여 텍스트 생성 작업을 수행할 수 있는 노드입니다. 비즈니스 문맥에 최적화된 생성 결과를 제공하며, 특히 명령 기반 프롬프트 처리에 강점을 가집니다. *** ### 주요 기능 * Cohere의 `command` 계열 모델을 통해 고성능 텍스트 생성 수행 * `Temperature`, `Max Tokens` 설정으로 출력 스타일과 길이 조절 가능 * 캐시 기능을 통해 동일 요청 재처리 비용 절감 * Cohere 고유의 명령 지향적 모델 특성 활용 가능

Windyflo Cohere

### 입력값 (Inputs) | 항목 | 설명 | 필수 여부 | | ------------------ | ---------------------------------------- | ----- | | Cache | 동일 요청 결과 캐시 여부 (ON/OFF) | 선택 | | Connect Credential | Cohere API 키 (Credential에 등록) | 필수 | | Model Name | 사용할 모델 이름 (`command`, `command-light` 등) | 필수 | | Temperature | 생성 창의성 설정 (기본값: 0.7) | 선택 | | Max Tokens | 최대 생성 토큰 수 (예: 256, 512 등) | 선택 | *** ### 파라미터 (Parameters) ※ 해당 노드는 입력 필드 외 별도 고급 파라미터 없음 *** ### 출력값 (Outputs) | 출력 항목 | 설명 | | ------ | ------------------------------------ | | Cohere | 생성된 텍스트 결과 (단일 문자열 또는 JSON 구조 포함 가능) | *** ### 활용 예시 * 사용자의 명령문(prompt)에 따라 이메일 작성, 요약, 패턴 생성 등의 자동화 처리 * 기존 템플릿 기반 응답 시스템을 LLM 기반 자연어 시스템으로 교체 * 실시간 고객 응답 자동화, 챗봇 응답 생성 등에 활용 * 경량 모델(`command-light`)을 이용한 빠른 피드백 기반 시스템 구축 *** ### 사용 팁 * `command` 모델은 명령형 프롬프트(예: "Write a product description for...")에 최적화되어 있으며, 사실 기반 출력 품질이 높습니다. * `command-light` 모델은 응답 속도가 더 빠르고 경량 응답에 적합합니다. * `Temperature`를 0.3 이하로 설정하면 보다 일관성 있는 응답, 0.8 이상이면 창의적인 결과를 유도할 수 있습니다. * 프롬프트에 명확한 역할·지시문을 포함하면 응답 품질이 크게 향상됩니다. *** ### 주의사항 * `Model Name`은 Cohere가 사전 공개한 이름만 지원되며, 오타 또는 미지원 모델 사용 시 오류 발생 * Token 제한이 있으므로 `Max Tokens`는 예상 응답 길이를 고려해 설정해야 하며 초과 시 결과가 잘릴 수 있음 * Cohere는 사용량 기반 요금제가 적용되므로, 테스트 시 응답 길이와 빈도에 유의 필요 * 캐시 기능은 LLM 비용을 줄이는데 유용하나, 응답 다양성이 필요한 경우에는 비활성화 권장