Jina AI
Vector databases and embedding models are key tools for building good search systems and AI applications that can understand and answer questions.
この統合を無料で利用する慈菜愛について
Jina AIは、高度なAIとディープラーニングを活用したクラウドネイティブなニューラル検索を提供するニューラル検索企業である。同社のミッションは、企業や開発者向けにオープンソースのニューラル検索エコシステムを提供することであり、高可用性とスケーラビリティを備え、さまざまなデータタイプにまたがる効率的な情報検索を可能にすることである。
ニューラル検索の分野におけるJina AIの旅は、BERTのような既存のモデルを微調整することから始まった。これらのファインチューニングされたモデルは、性能比較から明らかなように、事前に訓練されたモデルと比較して大幅な改善を示した。しかし、このような技術的な成果にもかかわらず、業界の評価は生ぬるかった。当時、検索業界はベクトルベースのアプローチを模索し始めたばかりであり、ファインチューニングされたエンベッディングモデルの準備はまだ整っていなかった。 このような技術力と市場対応力のギャップを認識し、Jina AIは大胆な一歩を踏み出した。ファインチューニングによる漸進的な改良を続ける代わりに、同社は独自のエンベッディング・モデルをゼロから開発することにしたのだ。この野心的な動きは、国産のソリューションがニューラル検索で可能なことの限界を押し広げることができるという信念によって推進された。
今日、ジーナAIは、エンベッディング、リランカー、プロンプト・オプス、インフラからなるサーチ・ファウンデーションを提供している。これらのコンポーネントが協働することで、データの検索と理解のされ方が変わり、検索体験の向上、ユーザーの信頼の向上、直接的な売上アップ、そしてビジネス成長の新たなチャンスにつながります。
Jina AIとMilvusベクターデータベースの連携
ベクトル・データベースと埋め込みモデルは、優れた検索システムや、質問を理解し回答できるAIアプリケーションを構築するための重要なツールである。これらのツールは多くの場合、類似した情報を素早く見つけるために連携する。
Milvusはフリーでオープンソースのベクトルデータベースであり、Zilliz CloudはMilvusの管理版である。どちらも、何十億ものベクトル埋め込み（情報を表現する特別な数値リスト）を保存し、見つけることに長けている。最近、Jina AIのエンベッディングがPyMilvusモデル・ライブラリに追加された。これにより、開発者はエンベッディングツールを追加する必要がなくなり、AIアプリケーションの構築が容易になりました。
学ぶ
チュートリアルの実践から始めるのが一番です。このチュートリアルでは、JinaとMilvusを使ってセマンティック検索を構築する方法を説明します。 https://milvus.io/docs/integrate_with_jina.md#Semantic-Search-with-Jina--Milvus
さらにいくつかのリソースがあります
- ブログ｜Jina AIによるテキスト埋め込みトレーニング
- ビデオ｜512トークンを超えて
- 人気モデル｜Jina AI / jina-embeddings-v2-base-ja
- PyMilvusでベクトル埋め込みを生成し、Zilliz Cloudに挿入して意味検索を行う
- SentenceTransformerでベクトル埋め込みを生成し、Zilliz Cloudに挿入して意味検索を行う