Jina AI-Suchmodelle

Frontier-Modelle für Aufnahme und Abruf

Jina AI-Modelle bewahren die Bedeutung von Aufnahme bis Abruf Erzielen Sie Spitzengenauigkeit zu einem Bruchteil der Rechenkosten, in Ihrer Cloud, On-Prem oder nativ auf Elasticsearch.

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KI-Modelle, die die Bedeutung von Dokumenten bis hin zu Antworten bewahren

Jina AI entwickelt kleine Modelle der Spitzenklasse für eine präzise und kosteneffiziente Dokumentenaufnahme, mehrsprachige Einbettungen über Text und Medien hinweg sowie Reranking. Sie werden nativ auf Elasticsearch ausgeführt und erfordern keine Konfiguration.

  • OCR/Reader

    Verwandeln Sie Webseiten, PDFs, Scans und handschriftliche Dokumente in saubere, strukturierte Eingabedaten, die von der Suche abgerufen werden können, auf deren Grundlage Agenten handeln können und auf deren Basis Pipelines für Retrieval-Augmented Generation (RAG) ihre Antworten fundieren.

    Erste Schritte

  • Einbettungen

    Verbessern Sie Such- und RAG-Systeme mit multimodalen und mehrsprachigen Einbettungen für Text, Bilder, Audio, Video und Code.

    Erste Schritte

  • Reranker

    Maximieren Sie die Relevanz mit einem erstkassigen Reranker, der Präzision für kritische Anwendungen wie RAG, KI-Assistenten und Agenten liefert.

    Erste Schritte

Kompaktes Design, präzise Ergebnisse

Verwandeln Sie Dokumente mit einer API in saubere, strukturierte Daten und hochpräzise Suchergebnisse.

  • Präzise Aufnahme visueller Dokumente

    Wandeln Sie Dokumente und Webinhalte in saubere, strukturierte Markdowns um, bei denen jede Zahl mit ihrer Bedeutung verknüpft bleibt, damit Agenten anhand präziser Fakten handeln und RAG Antworten auf das stützt, was die Inhalte tatsächlich aussagen.

  • Multimodale Suche in über 100 Sprachen

    Jinas Modelle arbeiten über Text, Bilder, Audio und Video. Bei v5-omni verarbeitet ein einziges Embedding-Modell alle vier Modalitäten in einem gemeinsamen Raum. Über 100 Sprachen werden nativ unterstützt, und die sprachübergreifende Suche funktioniert sofort von Anfang an.

  • Die besten Ergebnisse, nicht nur die nächstgelegenen

    Die Reranking-Modelle von Jina sind nachweislich führend. Erzielen Sie zusätzliche Präzision mit Rerankern, die jeden Kandidaten anhand der ursprünglichen Anfrage neu bewerten und dabei tiefgreifende Analysen verwenden, um die relevantesten Antworten an die Spitze zu bringen.

  • Intelligentes Training, kleinere Modelle

    Die Modelle von Jina werden für Aufgaben trainiert, die für den Abruf wichtig sind: das richtige Dokument und die beste Antwort aus unübersichtlichen Quellen zu finden. Deshalb erreichen sie die Leistung größerer Modelle oder übertreffen sie sogar – und das zu einem Bruchteil der Kosten.

  • Semantische Suche ohne Konfiguration

    Ordnen Sie Felder als semantic_text oder semantic zu, dann generiert Elasticsearch automatisch Einbettungen. Auf EIS bieten Jina-Modelle standardmäßig sofort einsatzbereite mehrsprachige und multimodale semantische Suchvorgänge ohne jegliche Konfiguration.

  • Ein API-Aufruf, das ist alles

    Kombinieren Sie die traditionelle Schlüsselwortsuche mit Jinas semantischer Suche in einer einzigen Abfrage. Verwenden Sie einen API-Aufruf mit reziproker Rangfusion, um das Beste beider Ansätze zu vereinen.

Verwenden Sie Jina-Modelle, wo immer Sie bauen

Von vollständig verwaltet bis selbstgehostet – Jina-Modelle treffen Sie dort, wo Ihre Daten gespeichert sind. Wählen Sie den Zugangsweg, der passt.

Unsere Forschung

Die Modelle von Jina basieren auf Forschung, die auf führenden Konferenzen für Machine Learning (ML), wie CVPR, NeurIPS und EMNLP, präsentiert wurde. Entdecken Sie, wie unsere Frontier-Suchmodelle in unseren neuesten Veröffentlichungen von Grund auf trainiert wurden.

  • Jina-embeddings-v5-text: Aufgabenorientierte Einbettungs-Distillation

    Wir führen ein neuartiges Trainingsverfahren ein, das Modelldestillationstechniken mit aufgabenspezifischem Kontrastverlust kombiniert, um kompakte, leistungsstarke Einbettungsmodelle zu erzeugen.

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  • jina-embeddings-v5-omni

    Wir erweitern „jina-embeddings-v5-text“ auf Bilder, Audio und Video, indem wir eingefrorene, vortrainierte Encoder mit leichtgewichtigen, trainierten Adaptern zusammenstellen – ohne das Textmodell neu zu trainieren oder bestehende Daten neu zu indexieren.

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  • jina-ranker-3.5

    Wir überarbeiten die „Last but not late“ Listwise-Architektur von jina-reranker-v3 mit einem hybriden Sliding-Window- und Global-Attention-Schema, das mithilfe bereichsübergreifender Self-Distillation trainiert wurde.

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  • jina-ocr-v1

    Wir kombinieren einen Compressed-Vision-Encoder und einen MoE-Decoder mit einem spekulativen FastMTP-Dekodierungskopf, der sich einen Draft-Block über drei Schritte hinweg teilt, trainiert mittels GRPO unter verifizierbaren Belohnungen.

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Werden Sie Teil unserer Open-Source-Community

Die Modelle von Jina sind Openweight-Modelle und kostenlos auf Hugging Face erhältlich, mit Millionen monatlicher Downloads. Der Code ist öffentlich auf GitHub verfügbar. Die Community hat direkten Zugang zu unseren Entwicklern.

Häufig gestellte Fragen

Was sind Jina-Suchmodelle?

Jina-Modelle sind Open-Source-Modelle mit Frontier-KI für den Abruf. Dazu gehören Embedding-Modelle für Vektoren, Reranker für Präzision sowie OCR und Reader zum Extrahieren und Strukturieren von Inhalten aus URLs und Dokumenten.

Brauche ich KI- oder Machine-Learning-Expertise, um Jina-Modelle zu nutzen?

ML-Expertise ist nicht erforderlich. Jina-Modelle sind als vorkonfigurierte Endpoints in Elasticsearch verfügbar. Ordnen Sie ein semantic- oder semantic_text-Feld zu, dann werden die Einbettungen automatisch generiert.

Wie kann ich anfangen?

Jina-Modelle sind auf Elastic Inference Service auf Elastic Cloud verfügbar und in allen Testversionen enthalten. Beginnen Sie mit der Definition eines semantic- oder semantic_text-Felds oder sehen Sie sich Modellkarten auf Hugging Face mit Codebeispielen an.

Welche Jina-Modelle sind heute verfügbar?

Die unterstützten Jina-Modelle im Elastic Inference Service werden in unserer Dokumentation zu Jina-Modellen ausführlich beschrieben.

Wie viele Sprachen werden unterstützt?

Jina-embeddings-v5-omni und Jina-ocr-v1 unterstützen über 100 Sprachen. Abfragen in einer Sprache finden relevante Inhalte, die in einer anderen geschrieben sind, ohne dass Pipelines zur Übersetzung erforderlich sind.

Wie hängt das mit ELSER zusammen?

Jina-Embedding-Modelle sind die Standardwahl für neue Projekte. ELSER wird weiterhin für Kunden unterstützt, die sich für seine Verwendung entscheiden. Beide sind im hybriden Such-Framework von Elasticsearch verfügbar.

Ist dies ein separates Produkt?

Jina-Suchmodelle im Elastic Inference Service stehen allen Elastic Cloud-Nutzern mit verbrauchsabhängigen Preisen zur Verfügung. Es sind keine separate Lizenz, kein Abonnement und kein API-Schlüssel erforderlich. Jina-Modelle können separat als Teil von Jina On-Prem erworben werden.

Wie hängt das mit der Vektordatenbank-Seite von Elastic zusammen?

Die Vektordatenbank-Seite behandelt, wie Vektoren skaliert gespeichert und gesucht werden. Diese Seite behandelt die KI-Modelle, die sie generieren und neu anordnen. Zusammen: Speicher, Rechenleistung und Anwendung.

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