Jina AI
Vector databases and embedding models are key tools for building good search systems and AI applications that can understand and answer questions.
Utilice esta integración de forma gratuitaAcerca de Jina Ai
Jina AI es una empresa de búsqueda neuronal que proporciona búsqueda neuronal nativa en la nube impulsada por IA avanzada y aprendizaje profundo. La misión de la empresa es ofrecer un ecosistema de búsqueda neuronal de código abierto para empresas y desarrolladores, que permita la búsqueda eficiente de información en varios tipos de datos con alta disponibilidad y escalabilidad.
El viaje de Jina AI en el campo de la búsqueda neuronal comenzó con el ajuste fino de modelos existentes como BERT. Estos modelos perfeccionados mostraron mejoras significativas con respecto a sus homólogos preentrenados, como demuestran las comparaciones de rendimiento. Sin embargo, a pesar de estos logros técnicos, la acogida del sector fue tibia. En aquel momento, el sector de las búsquedas estaba empezando a explorar enfoques basados en vectores y aún no estaba preparado para modelos de incrustación afinados. Consciente de esta brecha entre la capacidad tecnológica y la preparación del mercado, Jina AI dio un paso audaz. En lugar de seguir introduciendo mejoras graduales mediante el ajuste fino, la empresa decidió desarrollar su propio modelo de incrustación desde cero. Este ambicioso paso se debió a la convicción de que una solución propia podría ampliar los límites de lo posible en la búsqueda neuronal.
En la actualidad, Jina AI ofrece Search Foundation, que incluye Embeddings, Rerankers, Prompt Ops e Infra. Estos componentes trabajan juntos para transformar la forma en que se buscan y comprenden los datos, lo que permite mejorar las experiencias de búsqueda, aumentar la confianza de los usuarios, impulsar las ventas directas y crear nuevas oportunidades de crecimiento empresarial.
Jina AI y Milvus Vector Database trabajan juntos
Las bases de datos vectoriales y los modelos de incrustación son herramientas clave para crear buenos sistemas de búsqueda y aplicaciones de IA capaces de comprender y responder preguntas. Estas herramientas suelen trabajar juntas para encontrar rápidamente información similar.
Milvus es una base de datos vectorial gratuita y de código abierto, y Zilliz Cloud es la versión gestionada de Milvus. Ambas son buenas para almacenar y encontrar miles de millones de incrustaciones vectoriales, que son listas de números especiales que representan información. Recientemente, las incrustaciones de Jina AI se han añadido a la biblioteca de modelos PyMilvus. Esto facilita a los desarrolladores la creación de aplicaciones de IA, ya que no necesitan añadir herramientas de incrustación adicionales.
Aprenda
La mejor manera de empezar es con un tutorial práctico. Este tutorial le mostrará cómo crear una búsqueda semántica con Jina y Milvus. https://milvus.io/docs/integrate_with_jina.md#Semantic-Search-with-Jina--Milvus
Y aquí tienes más recursos
- Blog | Training Text Embeddings with Jina AI
- Vídeo Más allá de 512 tokens
- Modelos populares | Jina AI / jina-embeddings-v2-base-es
- Generar incrustaciones vectoriales a través de PyMilvus e insertarlas en Zilliz Cloud para la búsqueda semántica
- Generar incrustaciones vectoriales mediante SentenceTransformer e insertarlas en Zilliz Cloud para la búsqueda semántica