What is Jina Embeddings v3?
在多語言數據與複雜檢索任務盛行的時代，Jina Embeddings v3 是一款領先的文本嵌入模型。它擁有 5.7 億個參數，並支援高達 8192 個 Token，在多語言和長文本任務上超越了 OpenAI 和 Cohere 等專有解決方案。Jina Embeddings v3 開源且高效，專為開發人員、研究人員和企業設計，適用於查詢文件檢索、集群、分類和文本匹配。
主要功能：
? 多語言支援：
處理 89 種語言的文本，在包括英語、中文、西班牙語和阿拉伯語在內的 30 種語言中表現出色。
?️ 任務特定優化：
利用低秩適配器 (LoRA adapters) 微調嵌入，適用於檢索、集群和分類等任務，確保量身定制且高質量的結果。
? 靈活的維度：
利用 Matryoshka 表示學習 (MRL) 允許將嵌入從 1024 維降低到 32 維，非常適合高效的儲存和檢索。
? 長文本處理：
高效處理高達 8192 個 Token 的文件，使其非常適合需要深入語境理解的應用程式。
? 開源且節省成本：
效能超越 OpenAI 和 Cohere 等大型模型，同時效率顯著提高，使其適用於生產和邊緣運算。
應用案例：
查詢文件檢索：
檢索跨多種語言的相關文件，適用於法律研究、客戶支援或學術研究。文本分類：
自動分類多語言內容，適用於情緒分析、垃圾郵件檢測或主題建模等任務。語義文本匹配：
識別跨語言的相似文件或句子，適用於抄襲檢測或內容推薦等應用程式。
結論：
Jina Embeddings v3 是多語言和長文本處理的突破性解決方案。其創新的功能，例如任務特定的 LoRA 適配器和 Matryoshka 表示學習，使其成為開發人員和企業的多功能且高效工具。準備提升您的文本處理工作流程了嗎？立即探索 Jina Embeddings v3。
常見問題：
問：Jina Embeddings v3 與 OpenAI 和 Cohere 模型相比如何？
答：它在多語言任務上表現優於兩者，並且在 MTEB 英語排行榜上，參數少於 10 億的模型中排名第二。
問：我可以將 Jina Embeddings v3 用於短文本任務嗎？
答：是的，其靈活的維度和任務特定的適配器使其非常適合語義匹配和分類等短文本任務。
問：Jina Embeddings v3 是開源的嗎？
答：是的，它採用CC BY-NC 4.0 授權，可供非商業用途使用。關於商業用途，請聯繫 Jina AI。
問：使用 LoRA 適配器的優點是什麼？
答：LoRA 適配器針對特定任務優化嵌入，確保更高的準確性和相關性，而不會產生顯著的計算開銷。
問：在哪裡可以使用 Jina Embeddings v3？
答：它可通過 AWS SageMaker、Azure Marketplace 使用，並與 Pinecone、Qdrant 和 Milvus 等向量資料庫整合。
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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