Jina AI
Vector databases and embedding models are key tools for building good search systems and AI applications that can understand and answer questions.
Verwenden Sie diese Integration kostenlosÜber Jina Ai
Jina AI ist ein Unternehmen für neuronale Suche, das Cloud-native neuronale Suche auf der Grundlage von fortschrittlicher KI und Deep Learning anbietet. Die Mission des Unternehmens ist es, ein Open-Source-Ökosystem für neuronale Suche für Unternehmen und Entwickler anzubieten, das eine effiziente Informationssuche über verschiedene Datentypen mit hoher Verfügbarkeit und Skalierbarkeit ermöglicht.
Die Reise von Jina AI auf dem Gebiet der neuronalen Suche begann mit der Feinabstimmung bestehender Modelle wie [BERT] (https://zilliz.com/learn/transforming-text-the-rise-of-sentence-transformers-in-nlp). Diese fein abgestimmten Modelle zeigten deutliche Verbesserungen gegenüber ihren vortrainierten Gegenstücken, wie Leistungsvergleiche zeigen. Trotz dieser technischen Errungenschaften war die Resonanz in der Branche jedoch eher verhalten. Zu dieser Zeit begann die Suchbranche gerade erst, vektorbasierte Ansätze zu erforschen und war noch nicht bereit für fein abgestimmte Einbettungsmodelle. Jina AI erkannte diese Lücke zwischen technologischer Leistungsfähigkeit und Marktreife und unternahm einen mutigen Schritt. Anstatt mit schrittweisen Verbesserungen durch Feinabstimmung fortzufahren, beschloss das Unternehmen, sein eigenes Einbettungsmodell von Grund auf zu entwickeln. Dieser ehrgeizige Schritt wurde von der Überzeugung getragen, dass eine selbst entwickelte Lösung die Grenzen dessen, was bei der neuronalen Suche möglich ist, verschieben könnte.
Heute bietet Jina AI die Search Foundation an, die aus [Embeddings] (https://zilliz.com/glossary/vector-embeddings), Rerankers, Prompt Ops und Infra besteht. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um die Art und Weise, wie Daten gesucht und verstanden werden, zu verändern, was zu verbesserten Sucherfahrungen, größerem Vertrauen der Nutzer, direkten Umsatzsteigerungen und neuen Möglichkeiten für das Unternehmenswachstum führt.
Jina AI und Milvus Vector Database arbeiten zusammen
Vektordatenbanken und Einbettungsmodelle sind wichtige Werkzeuge für den Aufbau guter Suchsysteme und KI-Anwendungen, die Fragen verstehen und beantworten können. Diese Werkzeuge arbeiten oft zusammen, um ähnliche Informationen schnell zu finden.
[Milvus] (https://milvus.io/) ist eine freie, quelloffene Vektordatenbank und Zilliz Cloud ist die verwaltete Version von Milvus. Beide sind in der Lage, Milliarden von Vektoreinbettungen zu speichern und zu finden, d. h. spezielle Zahlenlisten, die Informationen darstellen. Kürzlich wurden die Einbettungen von Jina AI in die PyMilvus-Modellbibliothek aufgenommen. Dies erleichtert Entwicklern die Erstellung von KI-Anwendungen, da sie keine zusätzlichen Einbettungstools hinzufügen müssen.
Lernen Sie
Der beste Weg, um damit zu beginnen, ist ein praktisches Tutorial. Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie die Semantische Suche mit Jina & Milvus aufbauen. https://milvus.io/docs/integrate_with_jina.md#Semantic-Search-with-Jina--Milvus
Und hier sind noch ein paar weitere Ressourcen
- Blog | Training von Texteinbettungen mit Jina AI
- Video | Jenseits von 512 Token
- Beliebte Modelle | Jina AI / jina-embeddings-v2-base-de
- Erzeugen von Vektoreinbettungen über PyMilvus und Einfügen in die Zilliz Cloud für die semantische Suche
- Erzeugen von Vektoreinbettungen mittels SentenceTransformer und Einfügen in die Zilliz-Cloud für die semantische Suche