What is Jina Embeddings v3?
在多语言数据和复杂检索任务占据主导地位的时代，Jina Embeddings v3 作为一款最先进的文本嵌入模型脱颖而出。它拥有5.7亿参数，支持高达8192个token，在多语言和长文本任务上超越了OpenAI和Cohere等专有解决方案。Jina Embeddings v3 开源且高效，专为开发者、研究人员和企业设计，用于处理查询-文档检索、聚类、分类和文本匹配。
主要特性：
? 多语言支持：
处理89种语言的文本，在包括英语、中文、西班牙语和阿拉伯语在内的30种语言中表现出色。
?️ 特定任务优化：
利用低秩自适应（LoRA）适配器微调嵌入，用于检索、聚类和分类等任务，确保获得量身定制的高质量结果。
? 灵活的维度：
利用套娃表示学习（MRL）允许将嵌入维度从1024降低到32，非常适合高效存储和检索。
? 长文本处理：
高效处理最多8192个token的文档，使其非常适合需要深入上下文理解的应用。
? 开源且经济高效：
在性能上超越OpenAI和Cohere等更大的模型，同时效率显著提高，使其适用于生产环境和边缘计算。
使用案例：
查询-文档检索：
检索跨多种语言的相关文档，用于法律研究、客户支持或学术研究。文本分类：
自动对多语言内容进行分类，用于情感分析、垃圾邮件检测或主题建模等任务。语义文本匹配：
识别跨语言的相似文档或句子，用于剽窃检测或内容推荐等应用。
总结：
Jina Embeddings v3 是一个用于多语言和长文本处理的突破性解决方案。其创新的特性，例如特定任务的LoRA适配器和套娃表示学习，使其成为开发者和企业的通用高效工具。准备好提升您的文本处理工作流程了吗？立即探索Jina Embeddings v3。
常见问题：
问：Jina Embeddings v3 与OpenAI和Cohere模型相比如何？
答：它在多语言任务上超越了这两者，并在参数少于10亿的MTEB英语排行榜上排名第二。
问：我可以将Jina Embeddings v3 用于短文本任务吗？
答：可以，其灵活的维度和特定任务的适配器使其非常适合语义匹配和分类等短文本任务。
问：Jina Embeddings v3 是开源的吗？
答：是的，它采用CC BY-NC 4.0许可，可用于非商业用途。有关商业用途咨询，请联系Jina AI。
问：使用LoRA适配器的优势是什么？
答：LoRA适配器针对特定任务优化嵌入，在无需显著增加计算开销的情况下确保更高的准确性和相关性。
问：在哪里可以使用Jina Embeddings v3？
答：它可通过AWS SageMaker、Azure Marketplace使用，并与Pinecone、Qdrant和Milvus等向量数据库集成。
More information on Jina Embeddings v3
Launched
2020-01
Pricing Model
Free
Starting Price
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542.3K
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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