向量模型
适用于搜索、RAG、智能体应用程序的性能最佳的多模态多语言长上下文向量模型。
向量模型API
用我们世界一流的向量模型来改进您的搜索和 RAG 系统。从免费试用开始!
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请求
Bash
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curl https://api.jina.ai/v1/embeddings \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer " \
-d @- <<EOFEOF
{
"normalized": true,
"embedding_type": "float",
"input": [
"Organic skincare for sensitive skin with aloe vera and chamomile: Imagine the soothing embrace of nature with our organic skincare range, crafted specifically for sensitive skin. Infused with the calming properties of aloe vera and chamomile, each product provides gentle nourishment and protection. Say goodbye to irritation and hello to a glowing, healthy complexion.",
"Bio-Hautpflege für empfindliche Haut mit Aloe Vera und Kamille: Erleben Sie die wohltuende Wirkung unserer Bio-Hautpflege, speziell für empfindliche Haut entwickelt. Mit den beruhigenden Eigenschaften von Aloe Vera und Kamille pflegen und schützen unsere Produkte Ihre Haut auf natürliche Weise. Verabschieden Sie sich von Hautirritationen und genießen Sie einen strahlenden Teint.",
"Cuidado de la piel orgánico para piel sensible con aloe vera y manzanilla: Descubre el poder de la naturaleza con nuestra línea de cuidado de la piel orgánico, diseñada especialmente para pieles sensibles. Enriquecidos con aloe vera y manzanilla, estos productos ofrecen una hidratación y protección suave. Despídete de las irritaciones y saluda a una piel radiante y saludable.",
"针对敏感肌专门设计的天然有机护肤产品:体验由芦荟和洋甘菊提取物带来的自然呵护。我们的护肤产品特别为敏感肌设计,温和滋润,保护您的肌肤不受刺激。让您的肌肤告别不适,迎来健康光彩。",
"新しいメイクのトレンドは鮮やかな色と革新的な技術に焦点を当てています: 今シーズンのメイクアップトレンドは、大胆な色彩と革新的な技術に注目しています。ネオンアイライナーからホログラフィックハイライターまで、クリエイティビティを解き放ち、毎回ユニークなルックを演出しましょう。"
]
}
EOFEOF
key
API密钥
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剩余词元额度
0
clip-v2:多语言多模态向量
jina-clip-v2 是一个 0.9B CLIP 风格模型,它带来了三大进步:对 89 种语言的多语言支持、512x512 的高图片分辨率和用于截断向量的 Matryoshka 表示学习。
v3:顶级多语言向量模型
jina-embeddings-v3
是一种前沿多语言文本向量模型,具有 570M 个参数和 8192 个词元长度,在 MTEB 上的表现优于 OpenAI 和 Cohere 的最新专有向量模型。请读取下面的博客文章和研究论文。三种购买方式
订阅我们的 API、通过云提供商购买或为您的组织获取商业许可证。
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cloud
与 3 个云服务提供商合作
您的公司是否在使用 AWS 或 Azure?那么请直接在贵公司的这些平台上私有化部署我们的搜索底座模型,这样您的数据就能保持安全且合规。
私有化部署
在 AWS Sagemaker 和 Microsoft Azure 中部署 Jina Embeddings 模型,并很快在 Google Cloud Services 中部署,或者联系我们的销售团队,为您的虚拟私有云和本地服务器获取定制的 Kubernetes 部署。
向量模型
重排器
向量模型
重排器
向量模型
重排器
API集成
在流行数据库、向量数据库、RAG 和 LLMOps 框架轻松使用我们的向量模型API。首先,只需将您的 API 密钥复制到以下任意集成中即可快速使用我们的模型。
向量数据库
LLM框架
RAG应用
可观察性
MongoDB
DataStax
Qdrant
Pinecone
Chroma
Weaviate
Milvus
Epsilla
MyScale
LlamaIndex
Haystack
Langchain
Dify
SuperDuperDB
DashVector
Portkey
Baseten
TiDB
LanceDB
Carbon
我们的论文
了解我们的前沿搜索模型是如何从头开始训练的,查看我们的最新出版物。在 EMNLP、SIGIR、ICLR、NeurIPS 和 ICML 与我们的团队见面!
学习向量模型
什么是向量,为什么要向量化?我们已经为您提供了一些入门文章。通过我们的综合指南从头开始了解向量模型。
jina-embeddings-v3 模型是如何训练的?
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jina-clip 模型是什么?我可以使用它们进行文本和图片搜索吗?
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你们的模型支持哪些语言?
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单个句子输入的最大长度是多少?
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单个请求中最多可以包含多少个句子?
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如何将图片发送给 jina-clip 模型?
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Jina Embeddings 模型与 OpenAI 和 Cohere 的最新向量模型相比如何?
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如何从 OpenAI 的 text-embedding-3-large 迁移到 Jina Embeddings 模型?
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使用 jina-clip 模型时如何计算 token?
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你们提供向量模型图片或音频的模型吗?
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Jina 向量模型模型可以使用私人或公司数据进行微调吗?
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您的服务可以在 AWS、Azure 或 GCP 上私有化部署吗?
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速率限制
列
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产品 | API端口 | 描述arrow_upward | 无 API 密钥key_off | 使用 API 密钥key | 带有高级 API 密钥key | 平均延迟 | 词元使用计数 | 请求类型 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
读取器 API | https://r.jina.ai | 将 URL 转换为大模型友好文本 | 20 RPM | 200 RPM | trending_up2000 RPM | 4.6s | 以输出响应中的词元数量为准。 | GET/POST | |
读取器 API | https://s.jina.ai | 搜索网络并将结果转换为大模型友好文本 | block | 40 RPM | trending_up400 RPM | 5.7s | 每个请求都需要固定数量的词元,从 10000 个词元开始 | GET/POST | |
深度搜索 | https://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions | 推理、搜索和迭代以找到最佳答案 | 1 RPM | 10 RPM | 100 RPM | 56.7s | 统计整个过程中词元的总数。 | POST | |
向量模型API | https://api.jina.ai/v1/embeddings | 将文本/图片转为定长向量 | block | 500 RPM & 1,000,000 TPM | trending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM | ssid_chart 取决于输入大小 help | 以输入请求中的词元数量为准。 | POST | |
重排器 API | https://api.jina.ai/v1/rerank | 按查询对文档进行精排 | block | 500 RPM & 1,000,000 TPM | trending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM | ssid_chart 取决于输入大小 help | 以输入请求中的词元数量为准。 | POST | |
分类器 API | https://api.jina.ai/v1/train | 使用训练样本训练分类器 | block | 20 RPM & 200,000 TPM | 60 RPM & 1,000,000 TPM | ssid_chart 取决于输入大小 | 词元计数为:输入词元 × 迭代次数 | POST | |
分类器 API (少量样本) | https://api.jina.ai/v1/classify | 使用经过训练的少样本分类器对输入进行分类 | block | 20 RPM & 200,000 TPM | 60 RPM & 1,000,000 TPM | ssid_chart 取决于输入大小 | 词元计数为:输入词元 | POST | |
分类器 API (零样本) | https://api.jina.ai/v1/classify | 使用零样本分类对输入进行分类 | block | 200 RPM & 500,000 TPM | 1,000 RPM & 3,000,000 TPM | ssid_chart 取决于输入大小 | 词元计数为:输入词元 加 标签词元 | POST | |
切分器 API | https://api.jina.ai/v1/segment | 对长文本进行分词分句 | 20 RPM | 200 RPM | 1,000 RPM | 0.3s | 词元不计算使用量。 | GET/POST |
CC BY-NC 许可证自检
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API相关常见问题
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我可以对读取器、向量模型、重排器、分类器和微调模型 API 使用相同的 API 密钥吗?
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我可以查看 API 密钥的词元使用情况吗?
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如果我忘记了 API 密钥,该怎么办?
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API 密钥会过期吗?
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我可以在 API 密钥之间转移词元余额吗?
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我可以销毁我的 API 密钥吗?
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为什么有些机型第一次请求比较慢?
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用户输入数据是否用于训练您的模型?
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与计费相关的常见问题
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API是根据句子的数量或请求的数量计费吗?
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新用户可以免费试用吗?
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失败的请求是否会扣除词元?
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接受哪些付款方式?
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词元购买后可以开具发票吗?
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