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Elastic与Jina合作推出的多模态AI模型为Elasticsearch提供了强大的语义搜索能力。该系列模型包含三大类：1）语义嵌入模型（如jina-embeddings-v4），支持文本/图像的多模态嵌入；2）重排序模型（如jina-reranker-v3），提升搜索结果精度；3）小型生成语言模型（如jina-vlm），用于特定任务处理。这些模型采用创新技术如Matryoshka表示学习和L
探索如何使用 Elasticsearch Open Inference API 访问 Jina AI 模型。我们在 Jina AI 的朋友们将 Jina AI 的嵌入模型和重新排名产品的原生集成添加到 Elasticsearch 开放推理 API 中。这包括对行业领先的多语言文本嵌入和多语言重新排名的支持 —— 针对检索、聚类和分类进行了优化。此次集成为开发者提供了一套基于 Elasticsea
Jina是一个开源的云原生AI服务框架，专为构建和部署机器学习模型而设计。它支持gRPC、HTTP和WebSocket通信协议，能处理文本、图像等多模态数据。核心功能包括：通过Executor封装业务逻辑，使用Deployment部署服务，利用Flow编排复杂流水线。Jina提供动态批处理、流式输出和弹性扩展等特性，支持从本地开发到生产环境的无缝过渡。安装简单，只需pip install jina
当今影响世界的互联网大公司们很多都是从一个简单的想法起家的。仅仅是用户可以在前台感知到的智能体，就有包括策划智能体、文案智能体、设计师智能体以及程序员智能体等多个智能体，它们分别负责应用开发过程中的每个细分流程，通过协同工作，形成一个端到端的解决方案，覆盖从需求分析到最终交付的全流程。从上述整个《山上》官网的搭建过程中可以看到，秒哒和过去你能看到的面向程序员群体的低代码开发工具完全不同，秒哒搭建应
这文件就在xlm-roberta-flash-implementation目录底下，但是看起来没办法正确索引，没办法，只能直接在cache中手动加了。切到那个目录，发现有几个文件有了，但是大部分没有，直接把xlm-roberta-flash-implementation中的所有文件全复制进来。将jinaai/xlm-roberta-flash-implementation替换为自己本地的文件夹名称
从ChatGPT爆火到AI绘画刷屏，人工智能早已成为大众热议的焦点。
jina-reranker-v3 是一个参数量达 0.6B 的多语言文档重排器，引入了一种新颖的“后发先至”的交互架构。与 ColBERT 采用多向量匹配的单独编码不同，该模型在同一上下文窗口内对查询和文档执行因果自注意力机制，从而在从每个文档的最后一个标记提取上下文嵌入之前实现丰富的跨文档交互。
本文介绍了jina-embeddings-v4多模态嵌入模型，该38亿参数模型创新性地统一处理文本和图像数据，支持单向量和多向量输出。通过基于Qwen2.5-VL-3B-Instruct的架构和任务特定LoRA适配器，模型在语义检索、跨模态对齐等方面表现优异。两阶段训练过程结合对比损失和Matryoshka损失优化性能。实验证明其在多语言文本检索、视觉文档检索等任务中达到先进水平，尤其克服了传统模
RequirementsThe following Python packages are required:下载pytorch 根据自己的cuda版本 注意这里下的pytorch是2.7.1版本pip install --default-timeout=3000 torch torchvision torchaudio --index-url https://mirrors.nju.edu.cn
MCP 的开放性允许我们串联多个独立的 MCP 服务器，构建更强大的工作流。在这个示例中，我们组合了 Jina MCP 服务器和一个 PDF 阅读器的 MCP：https://github.com/sylphxltd/pdf-reader-mcp，目标是生成一份关于欧美 AI 法律合规的研究报告。根据我们的实践，当前 Agent 的能力瓶颈主要在于 LLM 本身，实际应用中还是需要通过精巧的提示工
Jina-VLM是一款2.4B参数的视觉语言模型，在多语言视觉问答(VQA)任务中达到SOTA水平。该模型创新性地采用attention-pooling连接器，将视觉tokens减少4倍，同时保持性能，使其可在消费级硬件运行。通过两阶段训练流程，模型在29种语言中表现出色，并避免了纯文本能力的灾难性遗忘。目前支持通过API、CLI和Transformers库使用，但存在tiling开销和多图像推理
Jina Reader 是一款由 Jina AI 推出的开源工具，能够将网页内容快速转换为适合大型语言模型（LLMs）处理的纯文本格式，支持多种输出格式和动态内容处理。
本文基于24年各大互联网公司公开发表的论文, 从各个维度拆解现在LLM4Rec落地的各种实践方法, 方便大家在各自业务场景中, 按图索骥, 互相验证。LLM的突破性进展给推荐带来了一定的想象空间, 24年LLM在推荐领域的应用落地确实也取得了一定的进展, 虽然这个进展与NLP/CV等领域相比可能还是有点小巫见大巫了, 但24年这个领域的发展确实也带来了一些惊喜。回首过去, 受制于ID模型及传统推荐
Jina-VLM是一个2.4B参数的多语言视觉-语言模型，采用SigLIP视觉编码器和Qwen3语言骨干，通过注意力池化连接器处理高分辨率图像。该模型在8个VQA基准测试中平均得分72.3，表现优于同类2B级模型。其创新架构支持任意分辨率处理，采用图像分块策略降低计算成本。训练分为对齐训练和指令微调两阶段，使用500万多模态样本。同时介绍了InternVL3.5系列模型，包含密集型和MoE架构，通
兴奋、疲惫、彷徨、庆幸，四挡双离合。24 年我来湾区后，在他们三番办公室见了他们的管理层，随便聊了聊工作生活的话题。今年夏天在美国时，又和他们的管理层聊了不少次，在三番办公室里给他们的创始人、CEO、CPO 等做了几个小时的演讲，觉得相互之间的技术都高度互补，Elastic 的高层对我个人非常友好和信任，于是就开始了这个收购案。对于 Jina AI 而言，这其中包含很多的复杂的因素，包括美国和中国
生成文本嵌入：通过模型，可以轻松地为任意文本生成高维向量嵌入。相似度计算：使用余弦相似度比较文本嵌入，进行相似性判断。重排序：根据嵌入向量和查询之间的相似度，对候选文本进行重排序，提高检索结果的相关性。GPU 支持：在加载模型时，可以选择使用 GPU 加速推理。通过这些步骤，你可以利用生成高效的文本嵌入，并基于这些嵌入来优化文本检索和重排序的效果。
摘要：“上下文工程”（Context Engineering）是近期AI圈又一个爆火的名词。“上下文工程”是个啥，跟“提示词工程”（Prompt Engineering）有什么区别，有什么魅力让那么多大佬都为之发声？
通过本文的学习，相信你已经对 Jina 有了全面而深入的了解。从 Jina 的基本概念，到快速上手的实践，再到深入学习其数据处理、Flow 构建以及与其他工具的集成，最后通过实战应用，你已经掌握了使用 Jina 构建强大搜索系统和数据处理应用的技能。
在Rust的学习曲线中，这样的语法是第一道真正的“门槛”。编译器关于生命周期的错误信息，是它在阻止你编写出悬垂指针（Dangling Pointer）——这是C/C++中最臭名昭著的内存安全漏洞之一。然而，作为Rust专家，我们的思考不能止步于“如何修复编译错误”。我们必须理解，结构体上的生命周期参数。它在性能、API设计和代码复杂度之间划出了一条清晰的界限。
本文介绍了如何在LangChain中集成和使用Jina Embeddings，包括安装设置、基本用法和高级应用。Jina Embeddings为文本处理任务提供了强大的向量表示能力，结合LangChain的灵活性，可以构建出各种复杂的NLP应用。Jina AI官方文档LangChain官方文档向量数据库和语义搜索教程深度学习与NLP课程 - Coursera。
它们不生成完整的文本块，而是输出关键点或子主题。简单来说，因为它只提取关键点或子主题，这就相当于抓住了片段的核心意思，通过文本的语义转换，来更准确地识别边界，保证文本块的连贯性。topic-qwen-0.5: 这个模型受到了思维链 (Chain-of-Thought) 推理的启发，它会先识别文本中的主题，比如“第二次世界大战的开始”，然后用这些主题来定义分块边界。
解决jinaai/jina-embeddings-v2-base-zh模型报错 We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file... configuration_bert.py.
OpenAI最近推出了Deep Research功能，通过自动化的多步骤互联网研究任务，生成全面的报告。该功能利用最新的o3模型，能够分析和综合来自各种在线来源的数据，包括文本、图像和PDF。用户只需提供一个提示，ChatGPT就会在10分钟内生成一份详细的报告。Deep Research在Humanity's Last Exam基准测试中取得了26.6%的得分，显示了其在处理复杂研究任务方面的能
选数眼智能：如果你需要实时解析动态网页、深度适配中文场景、追求企业级稳定性与合规性，尤其是在大模型 RAG、AI 智能体、金融数据分析等场景，它是 “一步到位” 的选择。选 Jina 阅读器：仅适合小范围静态网页抓取的个人项目，且对响应速度、内容完整度要求不高的场景。在大模型联网的赛道上，还有哪些更适合开发者选择的宝藏 欢迎大家一起探讨哦！！！
的多模态搜索框架，可构建智能搜索引擎。Jina AI 是一个支持。
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。
Jina.AI DeepSearch是一个多阶段研究优化系统，通过结构化流程进行深度信息检索与分析。系统首先进行参数预处理和语言/Schema初始化，随后构建上下文容器与生成器。核心采用主循环机制，包含"计划→行动→评估→记忆"的状态机流程，支持五种主要动作：访问网页(visit)、搜索(search)、直接回答(answer)、反思规划(reflect)和编码协助(codin
列表推导式是体现Python“简洁胜于复杂”哲学思想的典范。通过将常见的循环和条件判断模式压缩为清晰、简洁的一行表达式，它显著提升了代码的简洁性和可读性。同时，其背后的性能优化也使其成为高效编程的有力工具。作为Python开发者，恰当地运用列表推导式、生成器表达式及其在字典和集合上的变体，是编写高质量、高性能Python代码的关键技能。在实际项目中，应在表达清晰和逻辑简洁之间找到平衡，让代码既优雅
Jina Embeddings v4是一个基于Qwen2.5-VL-3B-Instruct构建的多模态通用嵌入模型，支持文本、图像和视觉文档的统一嵌入表示。该模型具有2048维密集嵌入和128维多向量嵌入能力，支持30多种语言，特别适合处理包含图表、表格等复杂元素的文档检索。技术亮点包括FlashAttention2注意力机制和灵活的可调嵌入维度（最低128维）。模型可通过API或开源框架使用，同
总体来说，Jina Reranker 在问答系统中的作用是通过重排序机制，提升检索结果的相关性和准确性，从而提供更优质的答案，改善用户体验。：Jina Reranker 可以更好地理解上下文，尤其是当用户的问题涉及复杂的语义关系时，能够通过上下文理解来提供更准确的答案。：通过使用 Jina Reranker，用户可以更快速地找到准确答案，减少翻阅大量不相关内容的时间，从而提升整体用户体验。：用户可
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。
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。
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