

Jina Clip V2
簡介 :
jina-clip-v2是由Jina AI開發的多語言多模態嵌入模型,支持89種語言的圖像檢索,能夠處理512x512分辨率的圖像,提供從64到1024不同維度的輸出,以適應不同的存儲和處理需求。該模型結合了強大的文本編碼器Jina-XLM-RoBERTa和視覺編碼器EVA02-L14,通過聯合訓練創建了對齊的圖像和文本表示。jina-clip-v2在多模態搜索和檢索方面提供了更準確、更易用的能力,特別是在打破語言障礙、提供跨模態理解和檢索方面表現出色。
需求人群 :
目標受眾為需要進行多語言多模態搜索和檢索的開發者和企業,特別是那些處理跨語言內容和需要高分辨率圖像處理能力的場景。jina-clip-v2通過提供強大的特徵提取和跨模態理解能力,幫助他們提高檢索準確性和效率。
使用場景
使用jina-clip-v2進行不同語言版本的'海灘上美麗的日落'圖像檢索。
利用jina-clip-v2在電商平臺中實現跨語言的產品圖像搜索。
在多語言文檔庫中,使用jina-clip-v2進行文本相似性檢索,以快速找到相關內容。
產品特色
支持89種語言的多語言圖像檢索,提升跨語言檢索能力。
支持512x512高分辨率圖像輸入,增強對細節圖像的處理能力。
提供從64到1024不同維度的輸出,以適應不同的存儲和處理需求。
基於Jina-XLM-RoBERTa和EVA02-L14的強大編碼器,實現高效的特徵提取。
適用於神經信息檢索和多模態GenAI應用,擴展了模型的應用場景。
支持通過Jina AI Embedding API、AWS、Azure和GCP進行商業使用。
使用教程
1. 安裝必要的庫,如transformers、einops、timm和pillow。
2. 使用AutoModel.from_pretrained方法加載jina-clip-v2模型。
3. 準備文本和圖像數據,可以是多語言文本或圖像URL。
4. 使用模型的encode_text和encode_image方法分別對文本和圖像進行編碼。
5. 根據需要,可以調整輸出嵌入的維度,使用truncate_dim參數。
6. 對於檢索任務,可以使用模型編碼的查詢向量與數據庫中的向量進行相似性比較。
7. 利用Jina AI Embedding API進行商業使用,或通過AWS、Azure和GCP平臺部署模型。
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