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在AI大模型时代，数据获取与处理是构建智能应用的核心环节。传统爬虫面临技术门槛高、反爬应对复杂、动态内容处理困难等挑战，而AI驱动的爬虫工具通过融合大语言模型（LLM）、图神经网络、自动化解析等技术，正在重塑数据抓取范式。本文将深度测评6款主流AI爬虫工具，从技术原理、核心功能、实战场景到性能对比，为开发者提供一站式选型指南。
为了全面评估图像分类性能，我们使用了涵盖多个领域的基准数据集，包括 VTAB（19 个基准测试）、VOC 2007、SUN397、STL10、Rendered SST2、ObjectNet、MNIST、GTSRB、FGVC-Aircraft、FER 2013、Country211、Cars196 以及 ImageNet 系列（A、O、1k、Sketch、v2）。表现出色，在检索任务和语义相似度任务
Jina Embeddings 是由 Jina AI 研发的开源文本/多模态向量模型系列，旨在解决传统向量模型的三大瓶颈：往期文章推荐:5. 总结与技术展望Jina Embeddings 的核心贡献在于：
Jina AI是一家成立于2020年的人工智能公司，专注于开发用于搜索和智能分析的开源软件。提供了非常多好用的API，例如Jina Reader可以将网页解析为Markdown文档、Reranker可以对RAG的向量模型检索到的文档进行重排序等，除了在线API，在HuggingFace上也开源了若干模型。
- Jina Embeddings V3: 先进的多语言嵌入模型- GNOME 47 “Denver” 桌面环境正式发布
我们正处于人工智能新时代的风口浪尖，正从单模态大步迈向多模态 AI 时代。在 Jina AI，我们的 MLOps 平台帮助企业和开发者加速整个应用开发的过程，在这一范式变革中抢占先机，构建起着眼于未来的应用程序。
效率优先：FireCrawl和Jina适合快速获取LLM就绪数据；灵活性优先：crawl4ai和Scrapegraph-ai提供强大的自适应和定制能力；隐私与实时性：SearXNG和Tavily分别在合规和动态数据领域领先。随着大模型应用的深入，爬虫工具正从“数据搬运工”升级为“智能数据净化器”。开发者可根据具体场景组合使用，例如通过FireCrawl爬取基础数据，结合crawl4ai清洗复杂页面
环境：dify 14.2 docker 版本；工具：craw4ai模型：glm-4-flash。
在当今数据驱动的 AI 时代，高效获取和处理网络信息变得至关重要。Jina Reader、Firecrawl 和 WaterCrawl 作为三款领先的网页内容抓取工具，各自具备独特的技术特点和适用场景。根据 2025 年最新的工具发展和用户反馈，这三款工具在反爬虫处理、动态渲染支持和数据提取准确性等方面展现出明显差异。
当带着38亿参数和多模态能力登场时，它就像向量模型界的"变形金刚"——不仅能处理30+语言的文本，还能把图像、表格甚至混合排版文档统统"吞"进同一个语义空间。传统方案如CLIP需要分别处理图像和文本再强行对齐，效果就像让左手画圆右手画方；而V4直接基于构建统一处理引擎，实测跨模态对齐分数达到0.71（CLIP仅0.15），在处理财报中的图文混排表格时，能像人类一样理解注释文字与对应柱状图的关联，彻
其中，其多向量版本不仅在专业的视觉文档基准上取得了最高分（ViDoRe 90.2 分，Jina-VDR 80.2 分），同时在通用的多模态检索任务（CLIP 84.1 分）上也保持了强大的竞争力。我们没有采用高成本的长序列训练，而是通过“短训长用”（train short, deploy long）的巧思，借助 ALiBi 算法，让一个仅在 512 词元上训练的模型，推理时能无缝处理 8192 词
Jina Reranker M0 的发布，无疑是多模态 AI 领域的一个里程碑。凭借其 24 亿参数的庞大规模、基于 Qwen2-VL 的先进架构、10K 超长上下文、多语言和 4K 图像处理能力，它为解决图文混合信息的精准排序问题提供了前所未有的强大工具。
1.1 Embedding 的基本概念Embedding 是一种将数据表示为高维向量的方法，这些向量捕捉了数据的语义特性和相互关系。它们是现代自然语言处理和信息检索的基石，常用于表示文本、图像、音频等不同类型的数据。简单来说，Embedding 就是让机器能够“理解”数据的一种手段。它将语言或其他形式的数据转换为数值，这些数值以高维空间中的点的形式表示，使计算机能够通过数学操作捕捉语义关系。1.2
使用 `{"trust_remote_code":True}` 传递给 langchain_community.embeddings 的 SentenceTransformerEmbeddings ，逐步解析 `jinaai/jina-embeddings-v2-base-en` 编码模型初始化加载异常的问题。
在这个高度垂直的任务上，ReaderLM-V2 的表现甚至超越了像 GPT-4o 这样的业界领先大模型，同时效果提升显著。除了技术的交流，我们也非常乐意介绍 Jina AI 的工作与实习机会，并为您准备了精美的纪念品。CLIP 模型在图文理解任务上表现亮眼，但其内部存在一个常被忽视的“模态鸿沟”：图像和文本的向量各自占据不同的领地。如果您也将参加 ICLR 2025，欢迎在会场找到我们的团队成员，
在MTEB基准测试中，jina-embeddings-v3在英语任务上优于OpenAI和Cohere的最新嵌入模型，在多语言任务上优于multilingual-e5-large-instruct。此外，通过合成数据和偏好学习数据集的训练，模型在缓解检索失败案例方面也取得了显著进展。jina-embeddings-v3在多语言和长上下文检索任务中表现出色，且参数规模适中，适合实际应用和边缘计算。未来
随着人工智能技术的持续进步，北京大学的研究者们最近提出了一种全新的视觉语言大模型——Video-LLaVA，它通过创新的技术手段，使得大型语言模型（LLM）能够同时处理和理解图片与视频内容。这一跨越性的进展不仅推动了多模态学习的边界，还在视频问答等下游任务中取得了卓越的性能表现。Video-LLaVA模型的核心在于其能够提前将图片和视频的特征绑定到统一的特征空间中，这一策略极大地促进了模型对视觉信
对于 AI 技术，大家热聊的话题超 90% 都是围绕大模型，而知识图谱则是上一波 AI 浪潮中比较热门的技术。今天特邀行业专家，探讨关于大模型和知识图谱在工业领域的一些落地实践。主要分为四个部分展开：大模型和知识图谱的关系、大模型+知识图谱双擎的原理、大模型+知识图谱双擎的工业应用场景、大模型+知识图谱双擎在工业领域的成功案例。大模型和知识图谱到底是什么呢？人类有两种主要的思维模式，一种是快速而直
Ubuntu中jina-embeddings-v3模型的安装与使用
想要打造更好的搜索体验？选择合适的部署方案是关键。Jina AI 针对不同业务场景，提供了多种模型接入方式。本文将详细介绍各种部署方案，分析它们的优缺点，并结合实际业务场景，给出更实用的最佳实践建议，帮你快速找到最合适的方案。Jina 搜索底座模型概览我们的搜索底座模型(Jina AI Search Foundation Models)包括：Embedding 模型：通过向量空间映射，将数字对象转
在说重排工具之前，我们要先了解一下 RAG。检索增强生成（RAG）是一种新兴的 AI 技术栈，通过为大型语言模型（LLM）提供额外的 “最新知识” 来增强其能力。：用于将外部文档和用户查询转换成 Embedding 向量：用于存储 Embedding 向量和执行向量相似性检索（检索出最相关的 Top-K 个信息）：用于将用户的问题和检索到的上下文组合成大模型的输入：用于生成回答上述的基础 RAG
主要问题：你的conda环境中的插件或依赖可能已损坏，特别是与相关。解决步骤：首先尝试更新conda，然后移除损坏的插件。清理缓存和重建索引也可能有帮助。如果这些都无法解决，考虑重新安装conda或创建新的环境。
本文详细讲解了重排序模型的技术原理，还详细分析国内外的Rerank模型bocha-semantic-reranker、bge-reranker、cohere-reranker、jina-reranker的产品能力、技术原理、和基准评分。其中Bocha Semantic Reranker 以 80M 参数实现接近于世界一线 280M、560M参数模型的排序效果，推理速度更快、成本更低、性价比更高。
来自：Jina AI进NLP群—>加入NLP交流群本文我们将介绍如何使用 Jina 来构建和部署一个使用 Stable Diffusion 生成图像的 Executor。什么是 Executor???? Executor 是一个独立的 gRPC 微服务，它可以在 DocumentArray 上执行任务。Executor Hub 上有大量预构建的 Executor 可供选择，包含了各种常见的任
说一些坑，本来之前准备用milvus，但是发现win搞不了（docker都配好了）。然后转头搞chromadb。这里面还有就是embedding一般都是本地部署，但我电脑是cpu的没法玩，我就选了jina的embedding性能较优（也可以换glm的embedding但是要改代码）。最后问题出在deepseek与llamaindex的适配，因为采用openai的接口，这里面改了openai库的源码
用于将数据分类到已知的类别中，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）、朴素贝叶斯分类器等。提供数据的基本特征，如中心趋势（均值、中位数、众数）、离散度（标准差、方差）、分布形状等。用于分析网络结构的数据，如社交网络分析、网页链接分析等，常用的算法有PageRank等。用于预测数值型的目标变量，包括线性回归、多元回归、逻辑回归（用于分类问题）等。用于分析直到某个事件发生时的时间
-微软解决复杂任务的通用多智能体- Magentic-One:微软研究人工智能前沿研究院图1：Magentic-One多智能体团队完成GAIA基准任务的插图。Magentic-One的Orchestrator智能体创建计划，将任务委派给其他智能体，并跟踪进展，根据需要动态修订计划。编排调度者可以将任务委派给一个文件冲浪者智能体来读取和处理文件，一个网页浏览者r智能体来操作网络浏览器，或者一个编码者
在当今数字化时代，企业数字化转型已成为必然趋势。然而，许多企业在数字化转型的道路上却感到迷茫，不知道自己的企业处于哪个阶段，也不知道未来的发展方向。GB/T 43439-2023 标准中定义了数字化转型的五个成熟度等级，为企业提供了一个清晰的数字化转型路线图。本文将详细解析这五个成熟度等级，帮助企业了解自身在数字化转型过程中的位置和目标。
考虑到我们每天生成的数据中有80%以上是非结构化数据,我们开始对嵌入模型与MongoDB AtlasVector Search等先进解决方案相结合对生成式AI带来的变革性影响充满期待。我们的愿景是发挥自身的关键作用,帮助全球用户充分利用多模态AI的巨大潜力并彻底改变信息的解读和互动方式。Jina AI积极推动开源和开放研究,致力于弥合先进AI理论与开发者及数据科学家构建的AI驱动型真实世界应用程序
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