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.
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.
Jina Embeddings v3 désormais disponible via Model Garden sur Gemini Enterprise Agent Platform
Le modèle de fondation de recherche Jina, jina-embeddings-v3, est désormais déployable automatiquement via Model Garden sur Gemini Enterprise Agent Platform ; d’autres suivront. Exécutez jina-embeddings-v3 sur un seul GPU L4 au sein de votre propre VPC.
Clustering de documents non supervisé avec Elasticsearch + Jina embeddings
Une approche pratique et reproductible pour le clustering non supervisé de documents avec Elasticsearch et les embeddings Jina.
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).
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.