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Nomic Embed
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AI Tool
Entfesseln Sie mehrsprachige Möglichkeiten mit Jina Embeddings
Beflügeln Sie Ihre Vektorpipelines mit hochmodernen Text- und Bild-Embeddings.
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BuildModels & APIsEmbeddings
1Erreichen Sie nahtlose crossmodale Suche mit modernsten Einbettungen.
2Verarbeiten Sie visuell ansprechende Inhalte mühelos, von Bildern bis zu Texten.
3Optimieren Sie Ihre Abrufaufgaben mit spezialisierten LoRA-Adaptern.
overview
Was sind Jina Embeddings?
Jina Embeddings ist eine Open-Source-Embedding-Familie, die für den Aufbau anspruchsvoller mehrsprachiger Vektorpipelines entwickelt wurde. Mit ihren vielseitigen Funktionen bietet sie herausragende Leistung bei Aufgaben, die die Integration von Text und Bildern erfordern, und erfüllt die heutigen Anforderungen an vielfältige Datensätze.
- 1Open Source und gemeinschaftsgetrieben.
- 2Verarbeitet sowohl Text- als auch Bild-Embeddings in einem Modell.
- 3Skalierbar für Anwendungen auf Unternehmensebene.
features
Hauptmerkmale von Jina Embeddings V4
Die neueste Version verfügt über ein multimodales Modell mit 3,8 Milliarden Parametern, das in der Lage ist, bis zu 32.768 Texttokens und 20 Megapixel große Bilder zu verarbeiten. Dies ermöglicht es Teams, fortschrittliche Funktionen für verschiedene Anwendungen zu nutzen, ohne dass eine komplexe Architektur erforderlich ist.
- 1Drei integrierte LoRA-Adapter für verbesserte Auftragsleistung.
- 2Unterstützt mehrsprachige Eingaben für globale Anwendungen.
- 3Eliminiert die Notwendigkeit für separate Encoder oder OCR-Vorverarbeitung.
use cases
Anwendungen von Jina-Embeddings
Nutzen Sie Jina-Embeddings in verschiedenen Anwendungen wie semantischer Suche, Codeabruf und KI-unterstützenden Systemen. Ihre hohe Effizienz unterstützt moderne Arbeitsabläufe und macht sie in verschiedenen Sektoren unverzichtbar.
- 1Unternehmensweites Dokumentenmanagement.
- 2Cross-modale Suchfunktionen.
- 3Optimiert für RAG- und KI-Agenten-Pipelines.
❓
Frequently Asked Questions
+Wofür sind Jina-Embedding am besten geeignet?
Jina Embeddings zeichnen sich in Aufgaben aus, die sowohl Text- als auch Bilddaten betreffen, und sind daher ideal für semantische Suche, Dokumentenabruf und Anwendungen, die multimodale Fähigkeiten erfordern.
+Wie verbessert der LoRA-Adapter die Leistung?
Die LoRA-Adapter sind für verschiedene Aufgaben spezialisiert und ermöglichen eine verbesserte Leistung, ohne die Anzahl der Modellparameter zu erhöhen, was zur Effizienz beiträgt.
+Sind Jina Embeddings skalierbar für große Anwendungen?
Ja, Jina Embeddings ist darauf ausgelegt, große Eingaben effizient zu verarbeiten und unterstützt Enterprise-Level-Implementierungen sowie eine Vielzahl von Datentypen.