당신의 Search Foundation 날개를 달다!

자주하는 질문

서비스 상태

r.jina.ai를 사용하여 URL을 읽고 해당 내용을 가져옵니다.

s.jina.ai로 웹을 검색하고 SERP를 얻으세요

LLM에서 당사 API를 사용할 수 있도록 mcp.jina.ai를 MCP 서버로 추가하세요

curl "https://r.jina.ai/https://www.example.com"

API 키

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더 나은 검색을 위해

저희의 프런티어 모델은 고품질 엔터프라이즈 검색 및 RAG 시스템을 위한 Search Foundation을 형성합니다.

Reader

URL 앞에 r.jina.ai를 붙여 LLM 친화적인 입력으로 변환하세요.

Embeddings

멀티모달 및 다국어 임베딩.

Reranker

검색 관련성을 극대화하는 리랭커.

우리의 논문

최첨단 검색 모델이 어떻게 처음부터 학습되는지 알아보고 최신 논문도 확인해 보세요. EMNLP, SIGIR, ICLR, NeurIPS, ICML의 저희 팀을 만나보세요!

jina-reranker-v3.5: An Efficient Listwise Reranker with Hybrid Attention and Self-Distillation

jina-embeddings-v5-omni: Geometry-preserving Embeddings via Locked Aligned Towers

jina-embeddings-v5-text: Task-Targeted Embedding Distillation

Embedding Compression via Spherical Coordinates

Vision Encoders in Vision-Language Models: A Survey

Jina-VLM: Small Multilingual Vision Language Model

jina-reranker-v3: Last but Not Late Interaction for Document Reranking

Efficient Code Embeddings from Code Generation Models

jina-embeddings-v4: Universal Embeddings for Multimodal Multilingual Retrieval

ReaderLM-v2: Small Language Model for HTML to Markdown and JSON

AIR-Bench: Automated Heterogeneous Information Retrieval Benchmark

jina-clip-v2: Multilingual Multimodal Embeddings for Text and Images

jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA

Late Chunking: Contextual Chunk Embeddings Using Long-Context Embedding Models

Jina-ColBERT-v2: A General-Purpose Multilingual Late Interaction Retriever

Leveraging Passage Embeddings for Efficient Listwise Reranking with Large Language Models

Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever

Multi-Task Contrastive Learning for 8192-Token Bilingual Text Embeddings

Jina Embeddings 2: 8192-Token General-Purpose Text Embeddings for Long Documents

Jina Embeddings: A Novel Set of High-Performance Sentence Embedding Models

총 20개의 논문.

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