Jina AI
Vector databases and embedding models are key tools for building good search systems and AI applications that can understand and answer questions.
Utilize esta integração gratuitamenteSobre Jina Ai
A Jina AI é uma empresa de pesquisa neural que fornece pesquisa neural nativa na nuvem com base em IA avançada e aprendizagem profunda. A missão da empresa é oferecer um ecossistema de pesquisa neural de código aberto para empresas e desenvolvedores, permitindo a pesquisa eficiente de informações em vários tipos de dados com alta disponibilidade e escalabilidade.
A jornada da Jina AI no campo da pesquisa neural começou com o ajuste fino de modelos existentes como BERT. Estes modelos aperfeiçoados mostraram melhorias significativas em relação aos seus homólogos pré-treinados, como evidenciado pelas comparações de desempenho. No entanto, apesar destas realizações técnicas, a receção da indústria foi morna. Na altura, a indústria da pesquisa estava apenas a começar a explorar abordagens baseadas em vectores e ainda não estava preparada para modelos de incorporação aperfeiçoados. Reconhecendo esta lacuna entre a capacidade tecnológica e a prontidão do mercado, a Jina AI deu um passo ousado. Em vez de continuar com melhorias incrementais através de afinações, a empresa decidiu desenvolver o seu próprio modelo de incorporação a partir do zero. Este passo ambicioso foi motivado pela convicção de que uma solução desenvolvida internamente poderia alargar os limites do que era possível na pesquisa neural.
Atualmente, a Jina AI oferece a Search Foundation, que inclui [Embeddings] (https://zilliz.com/glossary/vetor-embeddings), Rerankers, Prompt Ops e Infra. Estes componentes trabalham em conjunto para transformar a forma como os dados são pesquisados e compreendidos, conduzindo a experiências de pesquisa melhoradas, a uma maior confiança dos utilizadores, a aumentos diretos nas vendas e a novas oportunidades de crescimento do negócio.
Jina AI e Milvus Vetor Database a trabalhar em conjunto
As bases de dados vectoriais e os modelos de incorporação são ferramentas fundamentais para a criação de bons sistemas de pesquisa e aplicações de IA capazes de compreender e responder a perguntas. Estas ferramentas trabalham frequentemente em conjunto para encontrar rapidamente informações semelhantes.
O Milvus é uma base de dados vetorial gratuita e de código aberto e o Zilliz Cloud é a versão gerida do Milvus. Ambos são bons a armazenar e a encontrar milhares de milhões de embeddings vectoriais, que são listas de números especiais que representam informação. Recentemente, os embeddings da Jina AI foram adicionados à biblioteca de modelos PyMilvus. Isto facilita aos programadores a criação de aplicações de IA porque não precisam de adicionar ferramentas de incorporação extra.
Aprender
A melhor maneira de começar é com um tutorial prático. Este tutorial irá guiá-lo através de como construir a Pesquisa Semântica com Jina & Milvus. https://milvus.io/docs/integrate_with_jina.md#Semantic-Search-with-Jina--Milvus
E aqui estão mais alguns recursos
- Blogue | Treinar Text Embeddings com Jina AI
- Vídeo | Para além de 512 tokens
- Modelos populares | Jina AI / jina-embeddings-v2-base-en
- Gerar embeddings vectoriais através do PyMilvus e inseri-los no Zilliz Cloud para pesquisa semântica
- Gerar embeddings vectoriais através do SentenceTransformer e inseri-los no Zilliz Cloud para pesquisa semântica