Jina AI 검색 모델

수집 및 검색을 위한 최첨단 모델

Jina AI 모델은 수집부터 검색까지 의미를 보존합니다. 훨씬 적은 연산 비용으로 최첨단 수준의 정확도를 확보하세요. 자체 클라우드나 온프레미스 환경에 배포하거나 Elasticsearch에서 기본적으로 실행할 수 있습니다.

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문서에서 답변까지 의미를 보존하는 AI 모델

Jina AI는 문서 수집, 텍스트와 미디어 전반의 다국어 임베딩, 재순위화를 정확하고 비용 효율적으로 수행하는 최첨단 소형 모델을 개발합니다. 별도의 설정 없이 Elasticsearch에서 기본적으로 실행됩니다.

  • OCR/리더

    웹페이지, PDF, 스캔본, 손글씨를 깔끔하게 구조화된 입력 데이터로 변환하세요. 검색 시스템이 검색하고, 에이전트가 작업에 활용하며, 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인이 답변의 근거로 삼을 수 있게 됩니다.

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  • 임베딩

    텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 코드를 지원하는 멀티모달 및 다국어 임베딩으로 검색 및 RAG 시스템의 성능을 높여 보세요.

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  • 리랭커

    RAG, AI 어시스턴트, 에이전트와 같은 중요한 애플리케이션에 정밀함을 제공하는 세계적 수준의 리랭커로 관련성을 극대화하세요.

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컴팩트한 설계, 정확한 결과

하나의 API로 문서를 정제된 정형 데이터와 정확도 높은 검색 결과로 변환하세요.

  • 시각적 문서를 정확하게 수집하십시오

    문서와 웹 콘텐츠를 깔끔하게 구조화된 마크다운으로 변환하세요. 모든 수치가 해당 수치의 의미와 연결된 상태로 유지되므로, 에이전트는 정확한 사실을 바탕으로 작업하고 RAG는 콘텐츠의 실제 내용을 근거로 답변할 수 있습니다.

  • 멀티모달 검색 및 100개 이상의 언어 지원

    Jina 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 전반에서 작동합니다. v5-omni를 사용하면 단일 임베딩 모델이 하나의 공유 공간 내에서 네 가지 모달리티를 모두 처리할 수 있습니다. 100개 이상의 언어가 기본적으로 지원되며, 별도의 설정 없이도 즉시 교차 언어 검색이 가능합니다.

  • 가장 가까운 결과가 아닌, 가장 적합한 결과

    Jina의 순위 재지정 모델은 검증된 선도적 모델입니다. 리랭커를 통해 모든 후보를 원본 쿼리와 비교하여 점수를 다시 매기고, 심층 분석을 통해 가장 관련성 높은 답변을 상위에 표시하여 추가적인 정밀도를 확보하세요.

  • 스마트한 학습, 더 작은 모델

    Jina 모델은 검색에 중요한 작업을 기반으로 학습했습니다. 즉, 복잡한 소스에서 올바른 문서와 최상의 답변을 찾는 것입니다. 그래서 훨씬 더 큰 규모의 모델과 비교하여 동등하거나 더 나은 성능을 훨씬 적은 비용으로 제공합니다.

  • 제로 구성 시맨틱 검색

    필드를 semantic_text 또는 semantic로 매핑하면 Elasticsearch가 자동으로 임베딩을 생성합니다. EIS에서는 Jina 모델이 기본으로 사용되므로, 별도의 설정 없이 바로 다국어·멀티모달 시맨틱 검색을 수행할 수 있습니다.

  • API 호출 한 번이면 끝

    전통적인 키워드 검색을 단일 쿼리에서 Jina의 시맨틱 매칭과 결합하세요. 상호 순위 결합(RRF)으로 하나의 API 호출을 사용하여 각 접근 방식의 최상의 요소를 병합하세요.

어떤 개발 환경에서든 가능한 Jina 모델 활용

완전 관리형부터 자체 호스팅까지, 데이터가 있는 곳 어디서나 Jina 모델을 사용할 수 있습니다. 환경에 가장 적합한 액세스 경로를 선택하세요.

우리의 연구

Jina 모델은 CVPR, NeurIPS, EMNLP 등 주요 머신 러닝(ML) 컨퍼런스에서 발표된 연구를 기반으로 합니다. 당사의 최신 논문을 통해 최첨단 검색 모델이 처음부터 학습한 방식을 살펴보세요.

  • Jina-embeddings-v5-text: 작업 특화 임베딩 증류

    모델 증류 기술과 작업 특화 대조 손실을 결합하여 컴팩트한 고성능의 임베딩 모델을 생성할 수 있는 새로운 학습 방식을 소개합니다.

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  • jina-embeddings-v5-omni

    텍스트 모델을 재학습하거나 기존 데이터를 다시 인덱싱할 필요 없이, 경량화된 훈련된 어댑터를 통해 고정된 사전 학습 인코더를 결합함으로써 jina-embeddings-v5-text를 이미지, 오디오, 비디오로 확장했습니다.

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  • jina-ranker-3.5

    jina-reranker-v3의 ‘last-but-not-late’ 리스트와이즈 아키텍처를 재설계했습니다. 슬라이딩 윈도 어텐션과 글로벌 어텐션을 혼합한 스케줄을 적용하고, 여러 도메인에 걸친 자기 증류 방식으로 학습했습니다.

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  • jina-ocr-v1

    압축된 비전 인코더와 MoE 디코더에 FastMTP 추측 디코딩 헤드를 결합했습니다. 이 헤드는 세 단계에 걸쳐 하나의 초안 블록을 공유하며, 검증 가능한 보상을 바탕으로 GRPO를 통해 학습했습니다.

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오픈 소스 커뮤니티 참여

Jina 모델은 가중치 공개 모델로 Hugging Face에서 자유롭게 이용할 수 있으며, 매월 수백만 건의 다운로드를 기록하고 있습니다. 코드베이스는 GitHub에서 공개되어 있습니다. 커뮤니티는 개발자와 직접 소통할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Jina 검색 모델이란 무엇인가요?

Jina 모델은 검색을 위한 오픈 소스 기반의 최첨단 AI 모델입니다. 여기에는 벡터 임베딩 모델, 정확도 향상을 위한 리랭커, URL 및 문서에서 콘텐츠를 추출하고 구조화하는 리더 등이 포함됩니다.

Jina 모델을 사용하려면 AI나 머신 러닝 전문 지식이 필요한가요?

ML 전문 지식은 필요하지 않습니다. Jina 모델은 Elasticsearch에서 사전 구성된 엔드포인트로 제공됩니다. semantic 또는 semantic_text 필드를 매핑하면 임베딩이 자동으로 생성됩니다.

어떻게 시작하나요?

Jina 모델은 모든 체험판에 포함된 Elastic Cloud의 Elastic Inference Service에서 사용할 수 있습니다. 먼저 semantic 또는 semantic_text 필드를 정의해 보거나, Hugging Face의 모델 카드에서 코드 예제를 살펴보세요.

현재 사용 가능한 Jina 모델은 무엇인가요?

Elastic Inference Service에서 지원되는 Jina 모델은 Jina 모델 문서에 자세히 설명되어 있습니다.

지원되는 언어는 몇 개입니까?

Jina-embeddings-v5-omni 및 Jina-ocr-v1은 100개 이상의 언어를 지원합니다. 한 언어로 쿼리하면 번역 파이프라인이 없어도 다른 언어로 작성된 관련 콘텐츠를 찾을 수 있습니다.

이것이 ELSER와 어떤 관련이 있습니까?

Jina 임베딩 모델은 신규 프로젝트의 기본 옵션입니다. ELSER를 사용하기로 선택한 고객을 위한 지원도 계속됩니다. 두 모델 모두 Elasticsearch의 하이브리드 검색 프레임워크 내에서 사용할 수 있습니다.

이것은 별도의 제품입니까?

Elastic Inference Service의 Jina 검색 모델은 모든 Elastic Cloud 사용자가 사용량 기반 요금으로 이용할 수 있습니다. 별도의 라이선스, 구독 또는 API 키는 필요하지 않습니다. Jina 모델은 Jina 온프레미스의 일부로 별도 구매할 수 있습니다.

이것이 Elastic의 벡터 데이터베이스 페이지와 어떤 관련이 있습니까?

벡터 데이터베이스 페이지는 벡터가 대규모로 저장되고 검색되는 방법을 다룹니다. 이 페이지는 벡터를 생성하고 순위를 재지정하는 AI 모델과 저장 공간, 계산, 애플리케이션을 다룹니다.

지금 Elastic Cloud에서 사용해 보세요

선택하신 클라우드 서비스 제공자에서 완전히 로드된 배포를 이용하세요. Elasticsearch 개발사로서 클라우드에 있는 사용자의 Elastic 클러스터에 기능과 지원을 제공해드립니다.

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