遺留
DeepSearch
問一個問題，然後看著它搜尋、閱讀和推理，最終得出有依據的答案。
分類器
無需訓練資料，即可根據您指定的類別對文字或影像進行標記。
Segmenter
將文字拆分成詞元和文字塊，並檢視您將被計費的數量。
演示示例
format_list_numbered
列表測試
根據某個查詢對文件列表進行排名，並比較不同模型之間的排名結果。
join_full
成對測試
為兩段文字的接近程度評分，可以一次一對，也可以一次一個 CSV。
acute
Reader 速度測試
讓閱讀器引擎在同一個 URL 上競賽，看誰最快回傳可用的 Markdown。
category_search
圖片重排測試
根據文字查詢對影像進行排名，以檢驗多模態檢索。
image_search
視覺問答測試
問一個關於影像的問題，然後從 VLM 讀取答案。
document_scanner
文件 OCR
把掃描件、照片或 PDF 轉成乾淨的 Markdown，表格和公式一併保留。
rule
結構化判斷
讓重排模型給出一個具名選項或分級評分，並從機率分布的形狀看出它到底有多確定。
find_in_page
語義高亮測試
在一篇長文中找出回答問題的段落。
實用工具
speed
速率限制
每個端點適用於您的金鑰的請求與詞元限制。
bar_chart
詞元計數器
同一段輸入在全部模型上一次算清，並看清詞元花在哪裡。
memory
Omni 資源估算
基於實測資料，估算向量化一個多模態語料庫所需的 GPU、時間和儲存。
calculate
配置許可
先估算一個工作負載要花多少，再決定要不要投入。
conversion_path
整合
向量資料庫、框架以及將 Jina 連線到其中的元提示。