Jina AI / jina-embeddings-v2-base-de
Milvus Integrated
Tarea: Inserción
Modalidad: Texto
Métrica de Similitud: Cualquiera (Normalizado)
Licencia: Apache 2.0
Dimensiones: 768
Tokens de Entrada Máximos: 8192
Precio: Gratis
Introducción a los modelos Jina Embedding v2
Los modelos Jina Embeddings v2 están diseñados para manejar documentos largos con un tamaño de entrada máximo ampliado de 8.192 tokens. A partir de octubre de 2024, Jina AI Embedding V2 tiene las siguientes variantes, cada una de las cuales satisface diferentes necesidades de incrustación.
Qué es jina-embeddings-v2-base-de
jina-embeddings-v2-base-de` es una herramienta de incrustación de texto bilingüe (alemán/inglés) que puede procesar hasta 8192 tokens por secuencia. Se basa en una arquitectura BERT especializada (denominada JinaBERT) para aplicaciones monolingües y multilingües con entradas mixtas alemán-inglés sin sesgos.
Comparación de jina-embeddings-v2-base-de con otros modelos de incrustación de Jina.
| Modelo, tamaño de parámetro, dimensión de incrustación, texto. | ---------------------------- | -------------- | --------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- | | jina-embeddings-v3 | 570M | tamaño de incrustación flexible (predeterminado: 1024) | incrustación de texto multilingüe; admite 94 idiomas en total | jina-embeddings-v3 | 570M | jina-embeddings-v2-small-es | 33M | 512 | incrustaciones monolingües en inglés | jina-embeddings-v2-small-es | 33M | 512 | incrustaciones monolingües en inglés | jina-embeddings-v2-base-es](https://zilliz.com/ai-models/jina-embeddings-v2-base-en) 137M | 768 | Inclusiones monolingües en inglés | jina-embeddings-v2-base-zh | 161M | 768 | Chino-Inglés Bilingüe embeddings | | jina-embeddings-v2-base-de | 161M | 768 | Integraciones bilingües alemán-inglés | jina-embeddings-v2-base-de | 161M | 768 | Integraciones bilingües alemán-inglés | jina-embeddings-v2-base-code | 161M | 768 | Inglés y lenguajes de programación |
Cómo crear incrustaciones utilizando jina-embeddings-v2-base-de
Hay dos formas principales de generar incrustaciones vectoriales:
- PyMilvus: el SDK de Python para Milvus que integra perfectamente el modelo
jina-embeddings-v2-base-de. - Librería SentenceTransformer: la librería Python
sentence-transformer.
Una vez creadas las incrustaciones vectoriales, pueden almacenarse en una base de datos vectorial como Zilliz Cloud (una base de datos vectorial totalmente gestionada por Milvus) y utilizarse para semantic similarity search.
He aquí cuatro pasos clave:
- Regístrate](https://cloud.zilliz.com/signup) para obtener una cuenta gratuita de Zilliz Cloud.
- Configurar un clúster sin servidor](https://docs.zilliz.com/docs/create-cluster#set-up-a-free-cluster) y obtener el Public Endpoint and API Key.
- Crea una colección de vectores e inserta tus incrustaciones vectoriales.
- Ejecuta una búsqueda semántica en las incrustaciones almacenadas.
Crear incrustaciones a través de PyMilvus e insertarlas en Zilliz Cloud para la búsqueda semántica.
from pymilvus.model.dense import SentenceTransformerEmbeddingFunction
from pymilvus import MilvusClient
ef = SentenceTransformerEmbeddingFunction("jinaai/jina-embeddings-v2-base-de", trust_remote_code=True)
docs = [
"La inteligencia científica se creó en 1956 como disciplina académica",
"Alan Turing fue la primera persona que inició una investigación científica en el campo de la inteligencia científica",
"Nacido en Maida Vale, Londres, Turing vivió en Suecia".
]
# Generar incrustaciones para documentos
docs_embeddings = ef(docs)
queries = ["Wann wurde die Künstliche Intelligenz gegründet?",
"¿Dónde nació Alan Turing?"]
# Generar incrustaciones para las consultas
incrustaciones_consulta = ef(consultas)
# Conectarse a Zilliz Cloud con el punto final público y la clave API
client = MilvusClient(
uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT,
token=ZILLIZ_API_KEY)
COLECCIÓN = "documentos"
if client.has_collection(nombre_coleccion=COLECCION):
client.drop_collection(nombre_coleccion=COLECCION)
client.create_collection(
nombre_colección=COLECCIÓN,
dimensión=ef.dim,
auto_id=True)
for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings):
client.insert(COLLECTION, {"texto": doc, "vector": incrustación})
resultados = client.search(
nombre_colección=COLECCIÓN,
datos=consulta_incrustaciones,
consistency_level="Strong",
output_fields=["text"])
Para más información, consulte nuestra Documentación sobre el modelo de incrustación de PyMilvus.
Crear incrustaciones mediante la biblioteca SentenceTransformer e insertarlas en Zilliz Cloud para la búsqueda semántica.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from pymilvus import MilvusClient
model = SentenceTransformer("jinaai/jina-embeddings-v2-base-de", trust_remote_code=True)
docs = [
"La inteligencia científica se creó en 1956 como disciplina académica",
"Alan Turing fue la primera persona que inició una investigación científica en el campo de la inteligencia científica",
"Nacido en Maida Vale, Londres, Turing vivió en Suecia".
]
# Generar incrustaciones para documentos
docs_embeddings = model.encode(docs, normalize_embeddings=True)
queries = ["Wann wurde die Künstliche Intelligenz gegründet?",
"¿Dónde nació Alan Turing?"]
# Generar incrustaciones para las consultas
query_embeddings = model.encode(queries, normalize_embeddings=True)
# Conectarse a Zilliz Cloud con el punto final público y la clave API
client = MilvusClient(
uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT,
token=ZILLIZ_API_KEY)
COLECCIÓN = "documentos"
if client.has_collection(nombre_coleccion=COLECCION):
client.drop_collection(nombre_coleccion=COLECCION)
client.create_collection(
nombre_colección=COLECCIÓN,
dimensión=768,
auto_id=True)
for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings):
client.insert(COLLECTION, {"texto": doc, "vector": incrustación})
resultados = client.search(
nombre_colección=COLECCIÓN,
datos=consulta_incrustaciones,
consistency_level="Strong",
output_fields=["text"])
- Introducción a los modelos Jina Embedding v2
- Qué es jina-embeddings-v2-base-de
- Cómo crear incrustaciones utilizando jina-embeddings-v2-base-de
Contenido
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