Jina AI
Vector databases and embedding models are key tools for building good search systems and AI applications that can understand and answer questions.
Используйте эту интеграцию бесплатноО Джина Ай
Jina AI - компания, предоставляющая облачный нейронный поиск на базе передового ИИ и глубокого обучения. Миссия компании заключается в создании экосистемы нейронного поиска с открытым исходным кодом для предприятий и разработчиков, обеспечивающей эффективный поиск информации в различных типах данных с высокой доступностью и масштабируемостью.
Путешествие Jina AI в области нейронного поиска началось с тонкой настройки существующих моделей, таких как BERT. Эти модели, прошедшие тонкую настройку, показали значительное улучшение по сравнению с предварительно обученными аналогами, что подтверждается сравнением производительности. Однако, несмотря на эти технические достижения, индустрия восприняла их сдержанно. В то время поисковая индустрия только начинала изучать векторные подходы и еще не была готова к использованию моделей встраивания с точной настройкой. Осознав этот разрыв между технологическими возможностями и готовностью рынка, Jina AI предприняла смелый шаг. Вместо того чтобы продолжать постепенное совершенствование за счет тонкой настройки, компания решила разработать собственную модель встраивания с нуля. Этот амбициозный шаг был обусловлен верой в то, что собственное решение может расширить границы возможного в нейронном поиске.
Сегодня Jina AI предлагает Search Foundation, который включает в себя Embeddings, Rerankers, Prompt Ops и Infra. Эти компоненты работают вместе, чтобы изменить способы поиска и понимания данных, что приводит к улучшению поискового опыта, повышению доверия пользователей, прямому увеличению продаж и новым возможностям для роста бизнеса.
Совместная работа Jina AI и векторной базы данных Milvus
Векторные базы данных и модели встраивания - ключевые инструменты для создания хороших поисковых систем и приложений искусственного интеллекта, способных понимать и отвечать на вопросы. Эти инструменты часто работают вместе, чтобы быстро находить похожую информацию.
Milvus - это бесплатная векторная база данных с открытым исходным кодом, а Zilliz Cloud - управляемая версия Milvus. Они обе хорошо справляются с хранением и поиском миллиардов векторных вкраплений - специальных списков чисел, представляющих информацию. Недавно эмбеддинги Jina AI были добавлены в библиотеку моделей PyMilvus. Это облегчает разработчикам создание приложений для ИИ, поскольку им не нужно добавлять дополнительные инструменты для встраивания.
Узнать
Лучше всего начать с практического руководства. В этом уроке вы узнаете, как создать семантический поиск с помощью Jina & Milvus. https://milvus.io/docs/integrate_with_jina.md#Semantic-Search-with-Jina--Milvus
А вот еще несколько ресурсов
- Блог | Обучение вкраплениям текста с помощью Jina AI
- Видео | Beyond 512 Tokens
- Популярные модели | Jina AI / jina-embeddings-v2-base-en
- Генерация векторных вкраплений с помощью PyMilvus и вставка их в Zilliz Cloud для семантического поиска
- Генерация векторных вкраплений с помощью SentenceTransformer и вставка их в Zilliz Cloud для семантического поиска