Jina AI
Vector databases and embedding models are key tools for building good search systems and AI applications that can understand and answer questions.
Utilizzate questa integrazione gratuitamenteInformazioni su Jina Ai
Jina AI è un'azienda di ricerca neurale che fornisce una ricerca neurale cloud-native alimentata da AI avanzata e deep learning. La missione dell'azienda è quella di offrire un ecosistema di ricerca neurale open-source per le aziende e gli sviluppatori, consentendo una ricerca efficiente di informazioni su vari tipi di dati con elevata disponibilità e scalabilità.
Il viaggio di Jina AI nel campo della ricerca neurale è iniziato con la messa a punto di modelli esistenti come BERT. Questi modelli perfezionati hanno mostrato miglioramenti significativi rispetto alle loro controparti pre-addestrate, come dimostrano i confronti delle prestazioni. Tuttavia, nonostante questi risultati tecnici, l'accoglienza del settore fu tiepida. All'epoca, il settore della ricerca stava iniziando a esplorare gli approcci basati sui vettori e non era ancora pronto per i modelli di embedding ottimizzati. Riconoscendo questo divario tra capacità tecnologica e prontezza di mercato, Jina AI ha compiuto un passo coraggioso. Invece di continuare con miglioramenti incrementali attraverso la messa a punto, l'azienda ha deciso di sviluppare il proprio modello di embedding da zero. Questa mossa ambiziosa è stata dettata dalla convinzione che una soluzione interna potesse spingere i confini di ciò che era possibile fare nella ricerca neurale.
Oggi Jina AI offre la Search Foundation, che comprende Embeddings, Rerankers, Prompt Ops e Infra. Questi componenti lavorano insieme per trasformare il modo in cui i dati vengono cercati e compresi, portando a esperienze di ricerca migliorate, a una maggiore fiducia degli utenti, a un aumento diretto delle vendite e a nuove opportunità di crescita aziendale.
Jina AI e il database vettoriale Milvus collaborano insieme
I database vettoriali e i modelli di incorporazione sono strumenti fondamentali per costruire buoni sistemi di ricerca e applicazioni di intelligenza artificiale in grado di comprendere e rispondere alle domande. Questi strumenti spesso lavorano insieme per trovare rapidamente informazioni simili.
Milvus è un database vettoriale gratuito e open-source, mentre Zilliz Cloud è la versione gestita di Milvus. Entrambi sono in grado di memorizzare e trovare miliardi di embeddings vettoriali, ovvero elenchi di numeri speciali che rappresentano le informazioni. Recentemente, gli embeddings di Jina AI sono stati aggiunti alla libreria di modelli PyMilvus. Questo rende più facile per gli sviluppatori costruire applicazioni di intelligenza artificiale, perché non hanno bisogno di aggiungere altri strumenti di embedding.
Imparare
Il modo migliore per iniziare è un'esercitazione pratica. Questo tutorial vi spiegherà come costruire la ricerca semantica con Jina e Milvus. https://milvus.io/docs/integrate_with_jina.md#Semantic-Search-with-Jina--Milvus
Ecco altre risorse
- Blog | Formazione di Text Embeddings con Jina AI
- Video | Oltre i 512 token
- Modelli popolari | Jina AI / jina-embeddings-v2-base-it
- Generare embeddings vettoriali tramite PyMilvus e inserirli in Zilliz Cloud per la ricerca semantica
- Generare embeddings vettoriali tramite SentenceTransformer e inserirli in Zilliz Cloud per la ricerca semantica