What is Jina Embeddings v3?
À l'ère des données multilingues et des tâches de recherche complexes, Jina Embeddings v3 se distingue comme un modèle d'embedding de texte de pointe. Avec 570 millions de paramètres et la prise en charge jusqu'à 8192 jetons, il surpasse les solutions propriétaires comme OpenAI et Cohere sur les tâches multilingues et à long contexte. Open-source et extrêmement efficace, Jina Embeddings v3 est conçu pour les développeurs, les chercheurs et les entreprises confrontés à la recherche de documents par requête, au clustering, à la classification et à la correspondance de textes.
Fonctionnalités clés :
? Prise en charge multilingue :
Traite le texte dans 89 langues, avec des performances optimales dans 30 langues, notamment l'anglais, le chinois, l'espagnol et l'arabe.
?️ Optimisation spécifique aux tâches :
Utilise des adaptateurs Low-Rank Adaptation (LoRA) pour affiner les embeddings pour des tâches telles que la recherche, le clustering et la classification, garantissant ainsi des résultats sur mesure et de haute qualité.
? Dimensions flexibles :
Tire parti de l'apprentissage par représentation Matryoshka (MRL) pour permettre la troncature des embeddings de 1024 dimensions à 32, idéal pour un stockage et une recherche efficaces.
? Gestion des contextes longs :
Traite efficacement les documents jusqu'à 8192 jetons, ce qui le rend parfait pour les applications nécessitant une compréhension contextuelle approfondie.
? Open Source et économique :
Surpasse les modèles plus grands comme OpenAI et Cohere tout en étant considérablement plus efficace, ce qui le rend adapté à la production et à l'informatique de périphérie.
Cas d'utilisation :
Recherche de documents par requête :
Récupérer des documents pertinents dans plusieurs langues pour la recherche juridique, le support client ou les études universitaires.Classification de texte :
Classer automatiquement du contenu multilingue pour des tâches telles que l'analyse des sentiments, la détection des spams ou la modélisation des sujets.Correspondance sémantique de texte :
Identifier des documents ou des phrases similaires dans plusieurs langues pour des applications telles que la détection du plagiat ou la recommandation de contenu.
Conclusion :
Jina Embeddings v3 est une solution révolutionnaire pour le traitement de texte multilingue et à long contexte. Ses fonctionnalités innovantes, telles que les adaptateurs LoRA spécifiques aux tâches et l'apprentissage par représentation Matryoshka, en font un outil polyvalent et efficace pour les développeurs et les entreprises. Prêt à améliorer vos workflows de traitement de texte ? Explorez Jina Embeddings v3 dès aujourd'hui.
FAQ :
Q : Comment Jina Embeddings v3 se compare-t-il aux modèles OpenAI et Cohere ?
R : Il surpasse les deux sur les tâches multilingues et se classe deuxième au classement MTEB anglais pour les modèles de moins d'un milliard de paramètres.
Q : Puis-je utiliser Jina Embeddings v3 pour les tâches de texte court ?
R : Oui, ses dimensions flexibles et ses adaptateurs spécifiques aux tâches le rendent idéal pour les tâches de texte court comme la correspondance sémantique et la classification.
Q : Jina Embeddings v3 est-il open-source ?
R : Oui, il est sous licence CC BY-NC 4.0, ce qui le rend accessible à un usage non commercial. Pour les demandes commerciales, contactez Jina AI.
Q : Quel est l'avantage d'utiliser des adaptateurs LoRA ?
R : Les adaptateurs LoRA optimisent les embeddings pour des tâches spécifiques, garantissant une plus grande précision et une pertinence accrue sans surcharge de calcul significative.
Q : Où puis-je utiliser Jina Embeddings v3 ?
R : Il est disponible via AWS SageMaker, Azure Marketplace et intégré à des bases de données vectorielles telles que Pinecone, Qdrant et Milvus.
More information on Jina Embeddings v3
Launched
2020-01
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Cloudflare CDN,Fastly,GitHub Pages,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,Varnish
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Jina Embeddings v3 was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-02.
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