What is Jina Embeddings v3?
多言語データと複雑な検索タスクが主流となっている現代において、Jina Embeddings v3は最先端のテキスト埋め込みモデルとして際立っています。5億7000万パラメーターと最大8192トークンをサポートすることで、OpenAIやCohereなどの独自ソリューションを凌駕する多言語対応とロングコンテキストタスクを実現します。オープンソースで高効率なJina Embeddings v3は、クエリ・ドキュメント検索、クラスタリング、分類、テキストマッチングに取り組む開発者、研究者、企業向けに設計されています。
主な機能:
? 多言語サポート:
89言語のテキストを処理し、英語、中国語、スペイン語、アラビア語を含む30言語で最高のパフォーマンスを発揮します。
?️ タスク固有の最適化:
Low-Rank Adaptation (LoRA)アダプターを使用して、検索、クラスタリング、分類などのタスクに合わせて埋め込みを微調整し、正確で高品質な結果を保証します。
? 柔軟な次元:
Matryoshka Representation Learning (MRL)を活用することで、埋め込みを1024次元から32次元まで切り捨てることができ、効率的なストレージと検索に最適です。
? ロングコンテキスト処理:
最大8192トークンのドキュメントを効率的に処理するため、深いコンテキスト理解を必要とするアプリケーションに最適です。
? オープンソースかつ費用対効果が高い:
OpenAIやCohereなどの大規模モデルを上回りながら、大幅に効率的であるため、本番環境とエッジコンピューティングの両方に適しています。
ユースケース:
クエリ・ドキュメント検索:
法的調査、顧客サポート、学術研究などにおいて、複数の言語にわたる関連ドキュメントを検索します。テキスト分類:
感情分析、スパム検出、トピックモデリングなどのタスクのために、多言語コンテンツを自動的に分類します。セマンティックテキストマッチング:
剽窃検出やコンテンツ推奨などのアプリケーションにおいて、言語を跨いでの類似ドキュメントや文章を特定します。
結論:
Jina Embeddings v3は、多言語対応とロングコンテキストテキスト処理のための画期的なソリューションです。タスク固有のLoRAアダプターやMatryoshka Representation Learningなどの革新的な機能により、開発者や企業にとって汎用性が高く効率的なツールとなっています。テキスト処理ワークフローを強化する準備はできましたか？Jina Embeddings v3を今すぐお試しください。
FAQ:
Q: Jina Embeddings v3はOpenAIやCohereのモデルと比べてどうですか？
A: 多言語タスクにおいて両モデルを上回り、10億パラメーター以下のモデルのMTEB英語リーダーボードでは2位にランクインしています。
Q: Jina Embeddings v3を短いテキストタスクに使用できますか？
A: はい、柔軟な次元とタスク固有のアダプターにより、セマンティックマッチングや分類などの短いテキストタスクに最適です。
Q: Jina Embeddings v3はオープンソースですか？
A: はい、CC BY-NC 4.0ライセンスの下で提供されており、非営利目的での使用が可能です。商業利用に関するお問い合わせは、Jina AIまでご連絡ください。
Q: LoRAアダプターを使用するメリットは何ですか？
A: LoRAアダプターは、特定のタスクに合わせて埋め込みを最適化し、計算オーバーヘッドを大幅に増やすことなく、精度と関連性の向上を実現します。
Q: Jina Embeddings v3はどこで使用できますか？
A: AWS SageMaker、Azure Marketplaceで利用可能であり、Pinecone、Qdrant、Milvusなどのベクトルデータベースと統合されています。
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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