Jina ColBERT v2
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Jina ColBERT V2
简介 :
Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型,基于ColBERT架构构建,支持89种语言,并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义,通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力,同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。
需求人群 :
Jina ColBERT v2的目标受众是全球信息检索和AI应用开发者,特别是那些需要处理多语言数据和长文本数据的专业人士。该模型能够显著提高检索任务的效率和准确性,同时减少存储和计算成本,非常适合需要进行大规模文本分析和检索的企业和研究机构。
总访问量: 539.8K
占比最多地区: CN(18.57%)
本站浏览量 : 54.1K
使用场景
在多语言文档库中快速检索相关文档。
在长文本数据集中进行高效的信息检索。
在跨语言的查询和文档匹配中实现高效的重排任务。
产品特色
支持89种语言的多语言支持,提供跨主要全球语言的强大性能。
用户可控的输出嵌入尺寸,通过Matryoshka表示学习,灵活平衡效率与精度。
在MIRACL基准测试中,所有测试语言的BM25基础检索性能均优于Jina ColBERT v2。
在英语检索任务中,性能超过前代模型jina-colbert-v1-en和原始ColBERT v2模型。
Matryoshka表示学习技术支持128、96和64维的输出向量尺寸。
减少输出向量尺寸可节省空间并加速基于向量的检索应用。
通过Jina Search Foundation API、AWS marketplace和Azure提供服务。
使用教程
通过Jina Search Foundation API获取文档嵌入,指定模型为'jina-colbert-v2'。
设置输入类型为'document'或'query',根据需要选择嵌入尺寸。
通过API获取查询嵌入,将输入类型设置为'query'。
使用Jina Reranker API进行重排,输入查询和多个文档,获取可排序的匹配分数。
在Python和其他编程语言中使用Jina AI Embeddings API进行编码。
通过Stanford ColBERT库将Jina ColBERT v2作为ColBERT v2的替代品使用。
在RAGatouille中下载并使用Jina ColBERT v2,通过RAGPretrainedModel.from_pretrained()方法。
使用Qdrant客户端将Jina ColBERT v2集成到多向量集合中,进行文档插入和查询。
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