Jina AI 的 8K 向量模型上线 Marketplace,支持本地部署!

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![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/128f27ec2c4c4cfa87bc9a06a2dc630d_image.png "image.png") 在当前多模态 AI 和大模型技术风头正劲的背景下,Jina AI 始终领跑于创新前沿,技术领先。2023 年 10 月 30 日,Jina AI 隆重推出 jina-embeddings-v2,这是全球首款支持 8192 输入长度的开源向量大模型,其性能媲美 OpenAI 的闭源 text-embedding-ada-002。**如今,jina-embeddings-v2 正式登陆 AWS Marketplace,为中大型企业提供了私有化部署向量模型的理想解决方案。** 作为亚马逊云科技创业加速器的一员,Jina AI 与 AWS 的密切合作体现了双方在推动AI技术发展上的共同承诺。这次合作不仅在技术层面上实现了联合,更是对未来大模型应用落地的深入探索。 Jina AI 的创始人兼 CEO 肖涵博士,对此表示:**“jina-embeddings-v2 上线 AWS Marketplace,是对私有化 AI 解决方案行业标准的一次重大推进。”** ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/e03ea724c8624e9fab05e1a223fcdad9_image.png "image.png") 现在,企业用户可以在 AWS Marketplace 上搜索 jina-embeddings-v2-base/small,并将它们直接部署到自己的 AWS 账户中。 ### AWS SageMaker 的无缝集成 在 Jina AI,我们不仅追求技术创新,更重视其在 **实际应用中的高效实施**。因此我们将 jina-embeddings-v2 与 AWS SageMaker 进行了无缝集成,为企业用户提供了一种高效便捷的解决方案。企业用户现在可以轻松地将 jina-embeddings-v2 模型直接部署为 SageMaker 终端节点,迅速应用到实际业务中,无需担忧技术复杂性和部署挑战。 在商业应用方面,我们特别强调 **经济性和隐私保护**。我们的英语 Base 模型和 Small 模型无需额外许可费,客户仅需承担 AWS 实例相关费用。这不仅确保了在 Virtual Private Cloud(VPC)内的数据隐私和安全,同时也提供了成本效益极高的解决方案。 此外,**我们为不同业务场景提供多元化的选择**。0.27 GB 的 Base 模型和 0.07 GB 的 Small 模型,能够服务从深度数据分析到轻量级应用的多样化需求。其中,Base 模型以其全面的语义表示能力,非常适合企业级搜索和内容推荐。而专门针对移动和边缘设备优化的 Small 模型,则突出了在速度和效率上的优势。 ### jina-embeddings-v2 的独特优势 1. **RAG 应用的理想选择**:我们深知长文本处理的复杂性,特别是在需要广泛信息搜集和深度理解的场景中。jina-embeddings-v2 支持不同语义粒度的完整文本表示,使其成为优化 RAG 应用中处理长篇文本的理想选择。它不仅增强了文本的语义理解能力,还提供了更大的灵活性和准确性。 2. **全球首个支持 8k 输入长度的开源模型**:jina-embeddings-v2 作为全球首个支持高达8k输入长度的开源模型,它在多方面比肩 OpenAI 的闭源模型 text-embedding-ada-002。我们的开源模型不仅具有强大的性能,更重要的是,它为用户提供了根据自己的业务需求进行个性化调整的自由度。 3. **更小的维度实现高效的表征**:在保持与 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 模型相当的性能表现的同时,jina-embeddings-v2 的向量维度仅为其一半,大幅降低了存储需求并提高了检索速度。 ### 开始使用 AWS 上的 jina-embeddings-v2 要开始使用 jina-embeddings-v2,请访问 AWS Marketplace 列表并选择最适合您需求的模型。 🔗:https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=seller-stch2ludm6vgy 以下示例可帮助您开始使用 jina-embeddings-v2 模型: 1. Sagemaker 的实时推理:https://github.com/jina-ai/jina-sagemaker/blob/main/notebooks/Real-time%20inference.ipynb 2. 使用 SageMaker 批量向量化:https://github.com/jina-ai/jina-sagemaker/blob/main/notebooks/Batch%20transform.ipynb ### 即将推出多语言向量模型 Jina AI 正在积极开发多语言向量模型,包括中英双语、德英双语向量模型,可供企业客户在各种云服务提供商(CSP)上进行私有化部署,为全球客户提供更加全面和灵活的 AI 解决方案。随着这些模型的推出,不仅将跨越语言障碍,更将为企业解锁全球机遇。 **如果你正在构建一个 RAG 系统,或对 RAG 技术感兴趣,欢迎联系下图中的微信号与我们取得联系,并加入我们的 RAG 技术讨论群!** ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/0230874956674db2b9a1c7de450c354c_image.png "image.png")
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