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使用 Jina Embeddings v5 和 Elasticsearch 构建“与你的网站数据聊天”的 agent作者：来自 Elastic Ugo Sangiorgi 及 Lily Adler学习如何在一小时内，使用 Elasticsearch Serverless、Jina Embeddings v5、Elastic Open Web Crawler 和 Elastic Agent Builder，构建一个可用且有事实依据的“与你的网站聊天”体验。

Jina Embeddings V5 Text + Elasticsearch 9.x 本地部署指南不用纠结参数，先看你的使用场景，直接选对应的方案，一步到位：jina-v5-small：6.77亿参数，支持最长3.2万字的长文本，精度更高

jina-embeddings-v5-text：0.6B 参数下最好的多语言向量模型jina-embeddings-v5-text 岁在丙午，开年即战。Jina AI 的五代目向量模型春节期间正式发布。1B 参数内世界第一，全面刷新向量模型的性能天花板！

r.jina.ai 使用指南：一键提取网页核心内容无需代码、无需注册，让任意网页变成 AI 友好的干净文本r.jina.ai 是由 Jina AI 提供的免费网页内容提取服务。它能在几秒钟内将复杂的网页转换为结构清晰、易于阅读的 Markdown 格式，自动去除广告、导航栏、弹窗等干扰元素。

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DevRel 通讯 — 2026 年 2 月作者：来自 Elastic Elastic DevRel team来自 Elastic DevRel 团队的问候！在本期通讯中，我们将介绍 Elasticsearch 和 Elastic Stack 的 9.3 版本、最新的博客和视频，以及即将举行的活动，包括 Agent Builder 黑客松。

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Jina Rerankers 为 Elastic 推理服务（EIS）带来了快速、多语言的重排序能力作者：来自 Elastic Sean Handley, Brendan Jugan 及 Ranjana Devaji

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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 。

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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。

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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。

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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。

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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。