Scott Martens

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Rédacteur technique principal II

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Articles de Scott Martens
On-prem en moins de 5 minutes : modèles d'embedding Jina maintenant disponibles pour un déploiement sur site
Elasticsearch Labs

On-prem en moins de 5 minutes : modèles d'embedding Jina maintenant disponibles pour un déploiement sur site

Les 28 modèles de Jina AI, y compris les modèles de reclassement, sont disponibles sous forme de conteneurs Docker prêts à être déployés, sans télémétrie ni serveur de licence. Ils sont directement compatibles avec les API d'OpenAI, de Cohere, de Voyage AI et d'Elastic Inference Service.

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Un seul index, tous les médias : présentation de jina-embeddings-v5-omni
Elasticsearch Labs

Un seul index, tous les médias : présentation de jina-embeddings-v5-omni

jina-embeddings-v5-omni vous permet d’intégrer du texte, des images, des vidéos et de l’audio dans un seul index Elasticsearch, et d’effectuer des requêtes sur tous ces éléments à la fois.

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jina-embeddings-v5-text : modèles d’embeddings textuels compacts et de pointe pour la recherche et les applications intelligentes
Elasticsearch Labs

jina-embeddings-v5-text : modèles d’embeddings textuels compacts et de pointe pour la recherche et les applications intelligentes

Présentation des modèles jina-embeddings-v5-text, dont jina-embeddings-v5-text-small et jina-embeddings-v5-text-nano, ainsi que de leur utilisation en tant que modèles d’embeddings multilingues via Elastic Inference Service (EIS).

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Présentation des modèles Jina, de leurs fonctionnalités et de leurs cas d’usage dans Elasticsearch
Elasticsearch Labs

Présentation des modèles Jina, de leurs fonctionnalités et de leurs cas d’usage dans Elasticsearch

Explorez les embeddings multimodaux Jina, Reranker v3 et les modèles d'embedding sémantique, et découvrez comment les utiliser en mode natif dans Elasticsearch.

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