Jina AI

Jina AI — передовая платформа для нейронного поиска, разработанная берлинской компанией, специализирующаяся на преобразовании неструктурированных данных в высокомерные поисковые приложения. Платформа предоставляет SOTA embeddings, rerankers, reader API, DeepSearch agent и специализированные LM-модели для построения масштабируемых search-систем. Jina выделяется мультимодальным поиском (текст, изображения, видео, PDF), поддержкой 30+ языков, облачной архитектурой, позволяющей развёртывать на локальной машине, Docker или Kubernetes. Jina позиционируется как основа для RAG-систем, E-commerce поиска, управления контентом и AI-приложений.

Платформу используют разработчики, исследователи, предприятия и стартапы для создания поисковых систем следующего поколения. Jina выделяется Jina Embeddings v4 (мультимодальный embedding с поддержкой визуально сложных документов), Jina Rerankers для переранжирования результатов, Reader API для конвертирования URL в LLM-friendly входы, DeepResearch агентом для автономного поиска и рассуждений, открытым исходным кодом (GitHub jina-ai), REST API доступом и интеграциями с vector databases, LLM-фреймворками.

Особенности:

Jina Embeddings v4: универсальные мультимодальные embeddings для текста, изображений и визуально сложных документов с поддержкой 30+ языков.
Jina Rerankers: нейросетевые переранжировальщики для улучшения релевантности результатов поиска с задержкой менее миллисекунды.
Reader API: преобразование любого URL в LLM-friendly текст через префикс r.jina.ai, идеально для RAG-приложений.
DeepSearch Agent: автономное исследование через веб-поиск, чтение страниц и рассуждение до нахождения ответа.
Open Source Framework: модульная архитектура с Executors и Flows для построения кастомных поисковых pipeline.
Многоязычность и мультимодальность: поддержка 30+ языков, текст-к-изображению, изображение-к-текст и кросс-модальный поиск.
REST API и интеграции: programmatic доступ, поддержка Milvus, Qdrant, LangChain, LlamaIndex и других vector databases.

Ссылки:

Записей не найдено.