레거시
DeepSearch
질문을 던지면, 검색·읽기·추론을 거쳐 출처가 있는 답변에 도달하는 과정을 지켜볼 수 있습니다.
Classifier
학습 데이터 없이도 지정한 클래스에 텍스트나 이미지에 레이블을 붙일 수 있습니다.
Segmenter
텍스트를 토큰과 청크로 나누고, 청구 대상이 되는 개수를 확인하세요.
데모 예시
format_list_numbered
리스트와이즈 테스트
주어진 쿼리를 기반으로 문서 목록의 순위를 매기고, 서로 다른 모델 간의 순위 결과를 비교합니다.
join_full
쌍별 테스트
두 텍스트가 얼마나 유사한지 점수로 매깁니다. 한 쌍씩도, CSV로 한 번에도 됩니다.
acute
Reader 속도 테스트
동일한 URL로 Reader 엔진을 비교하고, 사용 가능한 Markdown을 가장 빨리 반환하는 엔진을 확인하세요.
category_search
이미지 재정렬 테스트
텍스트 쿼리를 기반으로 이미지 순위를 매겨 멀티모달 검색 성능을 테스트합니다.
image_search
시각적 질의응답 테스트
이미지에 대한 질문을 하고 VLM에서 제공하는 답변을 읽어보세요.
document_scanner
문서 OCR
스캔 이미지나 사진, PDF를 표와 수식까지 살린 깔끔한 Markdown으로 변환합니다.
rule
구조화 판단
리랭커에 이름이 있는 선택이나 단계별 점수를 물어보고, 분포 모양에서 실제로 얼마나 확신하는지 확인하세요.
find_in_page
의미 강조 테스트
긴 글에서 질문에 대한 답이 나오는 단락을 찾으세요.
유틸리티
speed
속도 제한
해당 키에 적용되는 엔드포인트별 요청 수와 토큰 수 제한입니다.
bar_chart
토큰 카운터
하나의 입력을 모든 모델에서 한 번에 계산하고 토큰의 구성을 확인합니다.
memory
Omni Provisioning
실측 결과를 바탕으로 omni 코퍼스에 필요한 GPU, 시간, 저장 공간을 추정합니다.
calculate
라이선스 구성
작업량을 확정하기 전에 먼저 비용을 추산해 보세요.
conversion_path
통합
Jina를 벡터 데이터베이스와 프레임워크에 연결하기 위한 메타 프롬프트.