jina

Elastic 中国社区官方博客

JINA AI 与 Elasticsearch 的集成Jina AI现在是 Elastic 的一部分，将其高性能多语言和多模态搜索 AI 带入 Elasticsearch 强大的数据存储、检索和索引能力。Jina AI 模型可以通过公共 API 与 Elasticsearch 集成，测试可获得 1000 万个免费 tokens。

Elastic 中国社区官方博客

jina-embeddings-v3 现已在 Elastic Inference Service 上可用作者：来自 Elastic Sean Handley 及 Ranjana Devaji亲身体验 Elasticsearch：深入了解我们的示例 notebooks，开始免费的 cloud 试用，或立即在本地机器上试用 Elastic。

Elastic 中国社区官方博客

使用 jina-embeddings-v3 和 Elasticsearch 进行多语言搜索在本教程中，我们将使用 jina-embeddings-v3 text embedding 模型，通过 Elastic Cloud APIs 构建一个多语言语义搜索系统。

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：Jina Reranker v3现代搜索pipelines 很少直接从检索中返回最终答案。即使你的 search 系统由高质量的索引或语义检索方法驱动，前几名结果中仍可能包含相关但不一定是最佳答案的候选内容。

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：Jina Reader从网页和文档中提取可用文本比看起来更具挑战性。HTML 页面将有意义的内容与布局元素、脚本、广告和样式规则混合在一起，而 PDF 文件则围绕打印逻辑进行结构化，而非自然的文本流。如果没有可靠的方法来解析这些格式，即使是简单的提取也可能变得不一致且难以自动化。

Elastic 中国社区官方博客

Jina Reranker v3：用于 SOTA 多语言检索的 0.6B 列表式重排序器作者：来自 Elastic JINA新的 0.6B - parameter 的 listwise reranker ，在单个 context window 中同时考虑 query 和所有 candidate documents 。

Elastic 中国社区官方博客

Jina 模型的介绍，它们的功能，以及在 Elasticsearch 中的使用作者：来自 Elastic Scott Martens探索 Jina 多模态嵌入、 Reranker v3 以及语义嵌入模型，并了解如何在 Elasticsearch 中通过 Elastic Inference Service ( EIS ) 原生使用它们。

白白要坚持

本地部署jina-bert我下载了两个文件夹的所有文件jinaai/jina-embeddings-v2-base-en at main

liunx安装canda、python、nodejs、git，随后部署私有网页内容提取工具--JinaReader全攻略Jina Reader 是由 Jina AI 开发的一款开源工具，可将互联网网页的 HTML 内容转换为适合大型语言模型（LLMs）处理的纯文本格式。用户只需在网站地址前添加特定的前缀，即可快速提取网页的主要内容，并以结构化的文本格式输出，去除不必要的 HTML 标签和脚本。

Elastic 中国社区官方博客

Jina-VLM：小型多语言视觉语言模型作者：来自 Elastic JINA新的 2B 视觉语言模型在多语言 VQA（Visual Question Answering - 视觉问答）上达到 SOTA（state of the art - 最先进的水平），在仅文本任务中无灾难性遗忘。

询问QQ:27699885

西门子200Smart学习程序模板：疫苗车间控制系统西门子200Smart学习程序模板疫苗车间控制系统 200Smart 威纶通源文件无密码西门子200Smart维纶触摸屏程序画面程序案例，项目内容为某疫苗车间控制系统，报告配液工艺，发酵工艺，纯化工艺及CIP清洗工艺控制程序结构清晰，控制功能较多，包含模拟量，泵，PID，USS通讯等学习和参考优秀的程序模板，可以快速的提高自身编程技能

PHP在电商中的会员管理先说说为什么PHP在电商会员管理里这么吃香吧。电商这东西，说白了就是靠用户吃饭，会员系统要是垮了，整个平台都得跟着抖三抖。PHP作为老牌的后端语言，入门门槛低，社区资源丰富，随便搜搜就能找到一堆现成的框架和库。比如，用Laravel或者ThinkPHP搭个会员模块，分分钟就能把用户注册、登录、资料管理这些基础功能搞起来。更重要的是，PHP和MySQL搭配起来，处理会员数据简直顺手拈来——不像有些语言还得折腾半天环境配置。

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch Open Inference API 增加了对 Jina AI 嵌入和 Rerank 模型的支持作者：Hemant Malik 及 Joan Fontanals Martínez探索如何使用 Elasticsearch Open Inference API 访问 Jina AI 模型。

Elastic 中国社区官方博客

使用 Jina Embeddings v2 在 Elasticsearch 中进行后期分块作者：来自 Elastic Gustavo Llermaly在 Elasticsearch 中使用 Jina Embeddings v2 模型并探索长上下文嵌入模型的优缺点。

量化交易曾小健(金融号)

Jina CLIP v2：多语言多模态的文本图像向量模型原创 Jina AI Jina AI 2024年11月22日 12:47 北京多模态向量通过统一的数据表示，实现了不同模态数据的搜索和理解，是神经检索和多模态生成式 AI 应用的基石。今天，我们推出了全新的通用多语言多模态向量模型 —— jina-clip-v2。该模型基于 jina-clip-v1 和 jina-embeddings-3 构建，并实现了多项关键改进：

【大模型开发指南】llamaindex配置deepseek、jina embedding及chromadb实现本地RAG及知识库（win系统、CPU适配）说一些坑，本来之前准备用milvus，但是发现win搞不了（docker都配好了）。然后转头搞chromadb。这里面还有就是embedding一般都是本地部署，但我电脑是cpu的没法玩，我就选了jina的embedding性能较优（也可以换glm的embedding但是要改代码）。最后问题出在deepseek与llamaindex的适配，因为采用openai的接口，这里面改了openai库的源码然后对llamaindex加了配置项才完全跑通。国内小伙伴如果使用我这套方案可以抄，给我点个赞谢谢。

飞来又飞去

ansible playbook使用jinja2语法渲染inventory下的主机名和IP到/etc/hosts

langchain使用jina-embeddings构建Chroma向量库，解决加载模型初始化失败使用 {"trust_remote_code":True} 传递给 langchain_community.embeddings 的 SentenceTransformerEmbeddings ，逐步解析 jinaai/jina-embeddings-v2-base-en 编码模型初始化加载异常的问题。

Jina CLIP v1：多模态向量模型，为文本和图像而生！CLIP 模型架起了文本和图像的桥梁，但实际上很少有人会用它来进行文本检索，因为CLIP的文本编码器无法有效的对长文本进行语义建模。

智慧餐饮系统架构的设计与实现随着科技的不断发展，智慧餐饮系统在餐饮行业中扮演着越来越重要的角色。智慧餐饮系统整合了信息技术，以提高餐饮企业的管理效率、客户服务质量和市场竞争力。本文将探讨智慧餐饮系统架构的设计与实现，并探讨其在餐饮行业中的应用前景。