Optimiza tu búsqueda de código con los nuevos embeddings de Jina Code

La búsqueda precisa a través de código y documentación es más crítica que nunca. Nos complace presentar nuestros últimos embeddings en el mundo de la programación: jina-embeddings-v2-base-code. Este nuevo modelo de embeddings de código de código abierto está diseñado para mejorar la forma en que los desarrolladores interactúan con el código y la documentación. Compatible con inglés y 30 lenguajes de programación populares, se destaca como el único modelo de código abierto de su tipo que admite hasta 8,192 tokens de entrada. El jina-embeddings-v2-base-code está ahora disponible en HuggingFace bajo licencia Apache 2.0 y puede accederse gratuitamente a través de nuestra API de Embeddings.

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Visita Embedding API y selecciona jina-embeddings-v2-base-code de la lista desplegable. Disfruta de 1M de tokens gratis.

tag¿Por qué Desarrollar un Modelo de Embeddings para Código?

Los desarrolladores a menudo se encuentran navegando a través de extensas bases de código, no en busca de errores, sino para localizar funcionalidades específicas o entender cómo se implementan ciertos procesos. Esta tarea puede consumir mucho tiempo y, en ocasiones, es como buscar una aguja en un pajar. Los Entornos de Desarrollo Integrado (IDE) han mejorado significativamente este proceso al proporcionar herramientas y características que automatizan la búsqueda de información. Sin embargo, existe el potencial para mejorar aún más, y aquí es donde entra en juego nuestro modelo de embeddings.

tagCasos de Uso de jina-embeddings-v2-base-code

Al integrar capacidades de búsqueda potenciadas por IA, no solo estamos aumentando las funcionalidades existentes dentro de los IDE; estamos transformando la forma en que los desarrolladores interactúan con las bases de código. Esta tecnología va más allá de la simple búsqueda de texto, ofreciendo comprensión semántica que puede interpretar la intención detrás de una consulta, reduciendo significativamente el tiempo y esfuerzo requeridos para las revisiones de código, pruebas unitarias y gestión general de la calidad.

Formato de Consulta: Descripción en lenguaje natural de la funcionalidad o fragmento de código que estás buscando.
Formato de Resultado Recuperado: Archivos de código relevantes o fragmentos donde se implementa la funcionalidad descrita, junto con anotaciones o resaltados que señalan las partes específicas del código.

Revisión de Código Optimizada

Formato de Consulta: Descripción de los conceptos o patrones de programación que deseas revisar en la base de código.
Formato de Resultado Recuperado: Una lista de fragmentos de código o pull requests que coinciden con los conceptos, patrones o mejores prácticas descritas, permitiendo a los revisores enfocarse en áreas críticas para mejorar.

Asistencia de Documentación Automatizada

Formato de Consulta: Fragmento de código para el que necesitas documentación o una explicación.
Formato de Resultado Recuperado: Docstrings o entradas de documentación sugeridas que explican la funcionalidad del código, parámetros y tipos de retorno, facilitando el mantenimiento de una documentación actualizada y completa.

Al abordar estos casos de uso específicos, jina-embeddings-v2-base-code no solo mejora la experiencia de desarrollo sino que también promueve un entorno de codificación más colaborativo y eficiente.

tagEvaluación del Rendimiento

En un campo donde la precisión y exactitud son primordiales, jina-embeddings-v2-base-code ha superado a sus competidores, liderando en nueve de quince puntos de referencia cruciales de CodeNetSearch. Además, nuestro modelo mantiene puntuaciones altamente competitivas en los puntos de referencia restantes. En comparación con sus competidores más cercanos, incluyendo los de gigantes tecnológicos como Microsoft y Salesforce, jina-embeddings-v2-base-code no solo se clasifica más alto sino que también demuestra su diseño y capacidades superiores.

Tabla de resultados de modelos NLP comparando métricas de rendimiento a través de múltiples lenguajes de programación. — La excelencia de nuestro modelo no es solo en casos aislados; en general, todos los modelos de Jina Embedding han alcanzado los primeros lugares en los puntos de referencia relevantes, distinguiéndose entre los modelos de código abierto para recuperación de código.

tagAspectos Destacados del Modelo

Rendimiento Estado del Arte: Nuestro compromiso con la excelencia se refleja en el rendimiento de los modelos Jina Embedding, que consistentemente encabezan las listas de referencia contra otras ofertas de código abierto e incluso superan a modelos de Microsoft y Salesforce.
Compacto pero Potente: En el mundo de la IA, la eficiencia es clave. Con 161 millones de parámetros (307MB sin cuantificación), jina-embeddings-v2-base-code está diseñado para la eficiencia, ofreciendo rendimiento de alta velocidad y ahorro de costos sin comprometer la capacidad.
Capacidad de Contexto Extendida: La capacidad de procesar hasta 8192 tokens permite manejar grandes funciones y numerosos archivos de objetos, proporcionando una profundidad de comprensión y contexto que supera las limitaciones de los modelos que solo admiten unos pocos cientos de tokens.

Soporte Multilenguaje: Diseñado para la versatilidad, el entrenamiento de nuestro modelo abarca 30 lenguajes de programación y frameworks, con énfasis en seis de los más populares: Python, JavaScript, Java, PHP, Go y Ruby. Esta amplia cobertura asegura que jina-embeddings-v2-base-code satisface las diversas necesidades de la comunidad de programadores.

Integración RAG para Generación de Código Fluida: La compatibilidad del modelo con RAG y su integración con un modelo de generación de código facilita no solo la generación de código desde conocimiento general, sino también la capacidad de leer APIs y documentación relevante, permitiendo una integración automática de código que es tanto eficiente como precisa.

tagIntegración API sin Problemas

jina-embeddings-v2-base-code está diseñado para una integración sencilla, compatible con las principales bases de datos vectoriales como MongoDB, Qdrant y Weaviate, y frameworks como Haystack y LlamaIndex. Esto asegura que los desarrolladores puedan incorporar sin esfuerzo nuestro modelo en sus sistemas existentes, aprovechando sus capacidades para mejorar sus procesos de recuperación de código y documentación.

Fondo negro con logotipos coloridos incluyendo MongoDB, Pinecone y Chroma para varios proyectos tecnológicos. — Frameworks que soportan nuestra API de embedding

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