Jina AI検索モデル

取り込みと検索のための最先端モデル

Jina AIモデルは、インジェストから検索まで意味を保持します。計算コストを大幅に抑えながら最先端の精度を実現し、クラウド、オンプレミス、またはElasticsearch上にネイティブにデプロイできます。

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文書から回答まで意味を保持するAIモデル

Jina AIは、正確でコスト効率の高い文書の投入、テキストやメディアを対象とした多言語埋め込み、再ランキングを実現する最先端の小型モデルを開発しています。Elasticsearch上でネイティブに動作し、設定は不要です。

  • OCR/リーダー

    Webページ、PDF、スキャン画像、手書き文字を、検索で取得でき、エージェントがアクションを実行でき、Retrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインが回答の根拠として利用できる、クリーンで構造化されたインプットに変換します。

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  • 埋め込み

    テキスト、画像、音声、動画、コードのマルチモーダルおよび多言語埋め込みを活用して、検索およびRAGシステムを改善します。

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  • リランカー

    RAG、AIアシスタント、エージェントなどの重要なアプリケーションに精度を提供する世界クラスのリランカーを使用して関連性を最大化します。

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コンパクトな設計、正確な結果

1つのAPIでドキュメントを整然とした構造化データに変換し、高精度な検索結果を実現します。

  • ビジュアルドキュメントを正確に取り込み

    ドキュメントやウェブコンテンツを、すべての数値がその意味と結び付いた、クリーンで構造化されたMarkdownに変換します。これにより、エージェントは正確な事実に基づいて動作し、RAGはコンテンツに実際に記載されている内容に基づいて回答を生成できます。

  • 100以上の言語でマルチモーダル検索

    Jinaのモデルは、テキスト、画像、音声、動画など、あらゆる形式のコンテンツに対応しています。v5-omniでは、単一の埋め込みモデルで4つの形式すべてを1つの共有スペースで処理できます。100以上の言語がネイティブでサポートされており、言語横断型検索もすぐに利用可能です。

  • 最も近いだけでなく、最高の結果を

    Jinaのリランキングモデルは実績のあるリーダーです。元のクエリに対してすべての候補を再評価し、詳細な分析に基づいて最も関連性の高い回答を上位に表示するリランカーにより、さらなる精度を実現します。

  • スマートなトレーニング、より小さなモデル

    Jinaモデルは、検索において重要なタスク、つまり乱雑な情報源から適切な文書と最適な回答を見つけるというタスクに特化してトレーニングされています。そのため、Jinaは、はるかに少ないコストで、より大規模なモデルに匹敵、あるいはそれを上回るパフォーマンスを発揮します。

  • 構成不要のセマンティック検索

    フィールドをsemantic_textまたはsemanticとしてマッピングすると、Elasticsearchが自動的に埋め込みを生成します。EISでは、Jinaモデルがデフォルトで、設定不要の多言語・マルチモーダルなセマンティック検索を提供します。

  • たった1回のAPI呼び出しで完了

    従来のキーワード検索とJinaのセマンティックマッチングを1つのクエリで組み合わせます。逆順位融合を使用したAPI呼び出しを1回行い、それぞれのアプローチの長所を統合します。

構築するあらゆる場所でJinaモデルを活用

フルマネージドからセルフホスティングまで、Jinaのモデルはデータの保存場所に合わせて提供されます。最適なアクセスパスをお選びください。

Elasticの調査

Jinaのモデルは、CVPR、NeurIPS、EMNLPなどの主要な機械学習（ML）カンファレンスで発表された研究に基づいて構築されています。最新の論文で、当社の最先端の検索モデルがゼロからどのようにトレーニングされたかをご覧ください。

  • Jina-embeddings-v5-text：タスクをターゲットとした埋め込みディスティレーション

    モデル蒸留技術とタスク固有の対照損失を組み合わせて、コンパクトで高性能な埋め込みモデルを生成する新しいトレーニング方式を紹介します。

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  • jina-embeddings-v5-omni

    テキストモデルの再学習や既存データの再インデックス化を行うことなく、軽量な学習済みアダプタを介して事前学習済みのエンコーダーを組み合わせることで、jina-embeddings-v5-textを画像、音声、動画に拡張します。

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  • jina-ranker-3.5

    jina-reranker-v3の「最後ではあるが遅くない」リストワイズアーキテクチャーを、ハイブリッドなスライディングウィンドウとグローバルアテンションのスケジュールで再構成し、マルチドメインの自己蒸留によって学習させています。

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  • jina-ocr-v1

    圧縮ビジョンエンコーダーとMoEデコーダーを、検証可能な報酬を用いてGRPOでトレーニングされ、3つのステップで1つのドラフトブロックを共有するFastMTPの投機的デコーディングヘッドと組み合わせます。

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オープンソースコミュニティに参加

Jinaのモデルはオープンウェイトで、Hugging Faceで無料で入手でき、毎月数百万回ダウンロードされています。コードベースはGitHubで公開されています。コミュニティは開発者に直接アクセスできます。

よくあるご質問

Jina検索モデルとは何ですか？

Jinaモデルは、検索用のオープンソースのフロンティアAIモデルです。ベクトル用の埋め込みモデル、精度を高めるためのリランカー、URLやドキュメントからコンテンツを抽出して構造化するためのOCRとリーダーが含まれています。

Jinaモデルを使用するにはAIや機械学習の専門知識が必要ですか？

機械学習の専門知識は不要です。JinaモデルはElasticsearchの事前設定済みエンドポイントとして利用可能です。セマンティックフィールドまたはセマンティックテキストフィールドをマッピングするだけで、埋め込みが自動的に行われます。

利用を開始するにはどうすればよいですか？

Jinaのモデルは、すべてのトライアルに含まれるElastic Cloud上のElastic Inference Serviceでご利用いただけます。semanticまたはsemantic_textフィールドを定義することから始めるか、コード例についてはHugging Faceのモデルカードをご覧ください。

現在入手可能なJinaモデルはどれですか？

Elastic Inference ServiceでサポートされているJinaモデルについては、「Jinaモデルのドキュメント」で詳しく説明しています。

いくつの言語がサポートされていますか？

Jina-embeddings-v5-omniとJina-ocr-v1は100以上の言語をサポートしています。ある言語でクエリを実行すると、翻訳パイプラインを必要とせずに、別の言語で書かれた関連コンテンツが見つかります。

ELSERとの関係は？

Jinaの埋め込みモデルは、新しいプロジェクトでのデフォルトの選択肢です。ELSERは、使用を選択するお客様へのサポートを引き続き提供します。どちらもElasticsearchのハイブリッド検索フレームワークで利用できます。

これは別の製品ですか？

Elastic Inference Service上のJina検索モデルは、従量課金制で、すべてのElastic Cloudユーザーが利用できます。個別のライセンス、サブスクリプション、APIキーは必要ありません。Jinaモデルは、Jina On-Premの一部として個別に購入することもできます。

これはElasticのベクトルデータベースページとどのように関係していますか？

ベクトルデータベースのページでは、ベクトルがどのように大規模に格納され、検索されるかを説明します。このページでは、ベクトルを生成してランク付けするAIモデルについて説明します。ストレージ、コンピュート、アプリケーションの3つを合わせてご覧ください。

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お好みのクラウドプロバイダーを選び、多彩な機能を組み込んでデプロイできます。クラウドのElasticクラスターでElasticsearchならではの高度な機能とサポートが実現します。

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