Jina AI
Vector databases and embedding models are key tools for building good search systems and AI applications that can understand and answer questions.
이 통합 기능을 무료로 사용하세요.지나 아이 소개
Jina AI는 고급 AI와 딥 러닝으로 구동되는 클라우드 네이티브 신경 검색을 제공하는 신경 검색 회사입니다. 기업과 개발자를 위한 오픈 소스 신경 검색 에코시스템을 제공하여 고가용성과 확장성으로 다양한 데이터 유형에서 효율적인 정보 검색을 가능하게 하는 것을 사명으로 삼고 있습니다.
신경망 검색 분야에서 Jina AI의 여정은 BERT와 같은 기존 모델을 미세 조정하는 것으로 시작되었습니다. 이렇게 미세 조정된 모델은 성능 비교에서 알 수 있듯이 사전 학습된 모델에 비해 상당한 개선을 보였습니다. 하지만 이러한 기술적 성과에도 불구하고 업계의 반응은 미온적이었습니다. 당시 검색 업계는 벡터 기반 접근 방식을 탐색하기 시작했을 뿐, 아직 세밀하게 조정된 임베딩 모델을 도입할 준비가 되어 있지 않았기 때문입니다. 기술 역량과 시장 준비도 사이의 이러한 격차를 인식한 Jina AI는 과감한 조치를 취했습니다. 미세 조정을 통해 점진적으로 개선하는 대신 처음부터 자체 임베딩 모델을 개발하기로 결정했습니다. 이 야심찬 움직임은 자체 개발 솔루션이 신경 검색의 한계를 뛰어넘을 수 있다는 믿음에 따른 것이었습니다.
현재 Jina AI는 임베딩, 리랭커, 프롬프트 옵스, 인프라로 구성된 Search Foundation을 제공합니다. 이러한 구성 요소는 함께 작동하여 데이터를 검색하고 이해하는 방식을 혁신함으로써 향상된 검색 경험, 사용자 신뢰도 향상, 직접적인 매출 증대, 비즈니스 성장을 위한 새로운 기회로 이어집니다.
Jina AI와 밀버스 벡터 데이터베이스의 협업
벡터 데이터베이스와 임베딩 모델은 질문을 이해하고 답변할 수 있는 우수한 검색 시스템과 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 핵심 도구입니다. 이러한 도구는 종종 함께 작동하여 유사한 정보를 빠르게 찾습니다.
Milvus는 무료 오픈 소스 벡터 데이터베이스이며, Zilliz Cloud는 Milvus의 관리형 버전입니다. 두 도구 모두 정보를 나타내는 특수 숫자 목록인 수십억 개의 벡터 임베딩을 저장하고 찾는 데 능숙합니다. 최근에는 Jina AI의 임베딩이 PyMilvus 모델 라이브러리에 추가되었습니다. 이를 통해 개발자는 별도의 임베딩 도구를 추가할 필요가 없으므로 AI 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있습니다.
학습
가장 좋은 시작 방법은 실습 튜토리얼입니다. 이 튜토리얼에서는 Jina & Milvus로 시맨틱 검색을 구축하는 방법을 안내합니다. https://milvus.io/docs/integrate_with_jina.md#Semantic-Search-with-Jina--Milvus
다음은 몇 가지 추가 리소스입니다.
- 블로그 | Jina AI로 텍스트 임베딩 훈련하기
- 동영상 | 512 토큰을 넘어서
- 인기 모델 | Jina AI / jina-embeddings-v2-base-en
- 파이밀버스를 통해 벡터 임베딩을 생성하고 질리즈 클라우드에 삽입하여 시맨틱 검색하기
- 센텐스 트랜스포머를 통해 벡터 임베딩을 생성하고 질리즈 클라우드에 삽입하여 시맨틱 검색을 지원합니다.