Jina Embeddings v4

Jina Embeddings v4 は、Jina AI が 2025 年 6 月にリリースした、マルチモーダル埋め込み技術における大きな飛躍を表しています。38 億パラメータを持つこの強力なモデルは、統一されたアーキテクチャ内でテキストと画像の両方の埋め込みをサポートし、利用可能な最も汎用性の高いオープンソース埋め込みソリューションの 1 つとなっています。最新の RAG(検索拡張生成)システムとマルチモーダル検索アプリケーション向けに設計された Jina v4 は、開発者にとって使いやすい API と包括的なドキュメントを維持しながら、多様なタスクにわたって卓越したパフォーマンスを提供します。

主な機能

Jina Embeddings v4 は、埋め込みの分野で際立つ画期的な機能を導入しています:

マルチモーダルサポート:単一の統一されたモデル内でテキストと画像の両方の埋め込みをネイティブサポートし、別々のモデルを必要とせずにシームレスなクロスモーダル検索と検索を可能にします。
大規模なコンテキストウィンドウ:最大 8192 トークンのコンテキストをサポートし、切り捨てることなく長いドキュメント、大量のコードファイル、詳細な画像説明を処理できます。
高次元埋め込み:デフォルトで 1024 次元の埋め込みベクトルを生成し、次元削減のオプションを備えた豊富なセマンティック表現を提供します。
最先端のパフォーマンス:MTEB ベンチマークのテキストとマルチモーダルタスクの両方で競争力のある結果を達成し、はるかに大きな専有モデルに匹敵します。
Matryoshka 埋め込み:Matryoshka 表現学習を通じて柔軟な埋め込み次元をサポートし、パフォーマンスの損失を最小限に抑えながら、埋め込みを小さい次元(256、512 など)に切り捨てることができます。
Apache 2.0 ライセンス:寛容な Apache 2.0 ライセンスの下で完全にオープンソースであり、自由な商用利用、変更、配布が可能です。
本番環境最適化:効率的な推論、バッチ処理サポート、統合のための包括的なツールにより、実際の展開向けに構築されています。

使用シナリオ

このモデルを使用すべき人は?

RAG 開発者:マルチモーダル機能を備えた高度な検索拡張生成システムを構築し、単一のパイプラインでテキストと画像検索を組み合わせます。
検索エンジニア:テキストクエリと画像ベースの検索の両方を処理できる高度なセマンティック検索エンジンを実装し、多様なコンテンツタイプにわたります。
マルチモーダル AI チーム:視覚的質問応答からクロスモーダル推薦システムまで、統一されたテキスト-画像理解を必要とするアプリケーションを開発します。
エンタープライズ AI チーム:オープンソースライセンスの柔軟性と最先端モデルのパフォーマンスを備えた本番グレードの埋め込みソリューションを展開します。
研究機関:情報検索、コンピュータビジョン、NLP の学術研究で最先端のマルチモーダル埋め込み技術を活用します。
コンテンツプラットフォーム:テキストの説明と視覚的コンテンツの両方を理解するインテリジェントなコンテンツ発見システムを構築します。

解決する問題

マルチモーダルの複雑性:以前のソリューションでは、テキストと画像に別々のモデルが必要で、複雑さとレイテンシが増加していました。Jina v4 は、単一のモデルで統一されたマルチモーダル埋め込みを提供します。
長いコンテキストの制限:多くの埋め込みモデルは長いドキュメントに苦労していました。Jina v4 の 8192 トークンのコンテキストウィンドウは、分割や切り捨てなしに大量のコンテンツを処理します。
柔軟性 vs. パフォーマンス:Matryoshka 埋め込みにより、ユースケースに適した次元サイズを選択でき、ストレージコストと検索品質のバランスを取ることができます。
商用制約:Apache 2.0 でオープンソース化された Jina v4 は、専有埋め込みサービスの展開を制限するライセンスの障壁を取り除きます。

モデルアーキテクチャ

Jina Embeddings v4 は高度なアーキテクチャの革新に基づいて構築されています:

Transformer ベース:埋め込み生成に最適化された改良された transformer アーキテクチャに基づいて構築
マルチモーダル融合:統一されたテキスト-画像理解のための高度なクロスアテンションメカニズム
バイエンコーダ設計:推論時に高速な埋め込み生成を可能にする効率的なアーキテクチャ
Matryoshka 学習:柔軟な次元性のための Matryoshka 表現学習でトレーニング
コンテキスト最適化:最大 8192 トークンをサポートする専用位置エンコーディング
効率的なアテンション:長いシーケンスの高速処理のための最適化されたアテンションメカニズム

パフォーマンスハイライト

Jina Embeddings v4 は包括的なベンチマークで卓越したパフォーマンスを示しています:

MTEB テキスト検索:テキスト検索タスクで強力なパフォーマンス、主要モデルと競争
マルチモーダルベンチマーク:クロスモーダル検索タスク(テキストから画像、画像からテキスト)で優れた結果
長いコンテキスト:より短いコンテキストモデルと比較して、最大 8192 トークンのドキュメントの処理で優れている
セマンティック類似性:類似性と関連性タスクに関する人間の判断と高い相関
ドメイン転移:多様なドメインと言語にわたる優れたゼロショットパフォーマンス
効率:最適化されたバッチ処理機能を備えた高速な推論速度
柔軟性:Matryoshka 埋め込みは、512 次元で完全な 1024 次元の 90%+ の品質を維持

可用性とアクセス

Jina Embeddings v4 は複数のチャネルを通じて利用可能です:

Hugging Face:Transformers ライブラリと簡単に統合できる事前トレーニング済みモデル
Jina AI Cloud:寛大な無料ティアを備えたマネージド API サービス
Docker イメージ:簡単なセルフホスト展開のための事前構築されたコンテナ
GitHub:コード、例、ドキュメントを含む公式リポジトリ
Model Hub:複数のモデルホスティングプラットフォームで利用可能
ONNX エクスポート:本番展開用の最適化された ONNX モデル

すべてのモデルは、研究と商用利用のために Apache 2.0 ライセンスの下でリリースされています。

優位性と独自の価値提案

テキストのみのモデルとの比較:

マルチモーダル機能:ネイティブテキストと画像サポート vs. テキストのみの制限
統一パイプライン:すべての埋め込みに単一のモデル vs. 複数の専用モデルの管理
クロスモーダル検索:テキストから画像、画像からテキストの検索をすぐに有効化
簡素化されたアーキテクチャ:埋め込みモデルを統合してシステムの複雑さを軽減

専有マルチモーダルモデルとの比較:

オープンソース:Apache 2.0 ライセンス vs. 制限的な商用ライセンス
セルフホスティング:展開とデータの完全な制御 vs. クラウドのみのサービス
使用制限なし:無制限の埋め込み生成 vs. API レート制限とコスト
透明性:研究とカスタマイズのためのオープンなモデルアーキテクチャと重み

以前の Jina バージョンとの比較:

より大きなモデル:38 億パラメータ vs. 以前の小さいバージョンでより高い品質
より長いコンテキスト:8192 トークン vs. 初期バージョンの 512-2048
マルチモーダル:新しい画像サポート vs. Jina v3 のテキストのみ
より良いパフォーマンス:すべてのベンチマークタスクで大幅な改善

はじめに

クイックスタートガイド

インストール:
```
pip install transformers torch pillow
```

テキスト埋め込み:

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch

# モデルとトークナイザーのロード
model = AutoModel.from_pretrained('jinaai/jina-embeddings-v4', trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('jinaai/jina-embeddings-v4')

# テキスト埋め込みの生成
texts = ["人工知能が技術を変革している", "機械学習が現代の AI を駆動する"]
inputs = tokenizer(texts, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=8192)

with torch.no_grad():
    embeddings = model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1)

print(embeddings.shape)  # torch.Size([2, 1024])

画像埋め込み:

from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor

# 画像用のプロセッサをロード
processor = AutoProcessor.from_pretrained('jinaai/jina-embeddings-v4')

# 画像のロードと処理
image = Image.open("example.jpg")
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    image_embedding = model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1)

print(image_embedding.shape)  # torch.Size([1, 1024])

Jina AI Cloud API の使用:

import requests

api_key = "your-jina-api-key"
url = "https://api.jina.ai/v1/embeddings"

response = requests.post(
    url,
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
    json={"input": ["ここにあなたのテキスト"], "model": "jina-embeddings-v4"}
)

embeddings = response.json()['data'][0]['embedding']

ベストプラクティス

埋め込み品質の最適化

適切なコンテキスト:長いドキュメントには完全な 8192 トークンのコンテキストを使用しますが、不要なパディングは避けます
Matryoshka 次元:1024 次元から始め、品質が許容できる場合はストレージ/速度のために 512 または 256 に減らします
バッチ処理:より良いスループットのために複数のテキスト/画像をバッチで処理します
正規化:コサイン類似度のためにベクトルデータベースに保存する前に埋め込みを L2 正規化します

本番展開

GPU アクセラレーション:最高のパフォーマンスのために GPU 推論を使用;モデルは CUDA、MPS(Apple Silicon)、ROCm をサポート
量子化:品質の損失を最小限に抑えながら、メモリフットプリントを削減するために 8 ビットまたは 4 ビット量子化を適用
キャッシング:頻繁にアクセスされるコンテンツの埋め込みキャッシングを実装
負荷分散:高スループットアプリケーションのために複数の GPU/インスタンス間で推論を分散

マルチモーダルアプリケーション

一貫した前処理:トレーニングと推論の両方で一貫した画像前処理(リサイズ、正規化)を確保
モダリティアライメント:テキストと画像の埋め込みは同じ空間で整列;クロスモーダル検索には直接類似度を使用
ハイブリッド検索:埋め込みを平均化または連結してテキストと画像のクエリを組み合わせます

統合例

Jina Embeddings v4 は人気のツールとフレームワークとシームレスに統合されます:

ベクトルデータベース:Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant、ChromaDB - すべて Jina 埋め込みをサポート
RAG フレームワーク:ネイティブ Jina 埋め込み統合を備えた LangChain、LlamaIndex
検索エンジン:ベクトル検索プラグインを備えた Elasticsearch、OpenSearch
Jina エコシステム:エンドツーエンドパイプライン用の Jina AI 独自の DocArray、Finetuner、Serve
クラウドプラットフォーム:Docker コンテナまたは Kubernetes を使用して AWS、GCP、Azure に展開

競合他社との比較

vs. OpenAI CLIP:

より長いコンテキスト(8192 vs. テキスト 77 トークン)
Apache 2.0 ライセンス vs. MIT だが使用制限あり
検索のためのより良いテキスト埋め込み品質
同等の画像埋め込みパフォーマンス

vs. Qwen3-Embedding:

マルチモーダル(テキスト + 画像) vs. テキストのみ
より長いコンテキスト(8192 vs. 標準コンテキストウィンドウ)
より大きなモデル(38 億 vs. 6 億-80 億)、異なるパフォーマンストレードオフ
Apache 2.0 ライセンスの一貫性

vs. Google EmbeddingGemma:

はるかに大きい(38 億 vs. 3.08 億)、より高い品質
マルチモーダル vs. テキストのみ
クラウド/サーバー展開に適している vs. オンデバイス最適化
類似の Apache 2.0 ライセンス

開発者リソース

Jina Embeddings v4 での構築のための包括的なリソース:

公式ドキュメント: jina.ai/embeddings/v4
GitHub リポジトリ: jinaai/jina-embeddings-v4
Hugging Face Hub:モデルカード、コミュニティディスカッション、ノートブック
Jina AI ブログ:技術的な深掘り、ユースケース、ベストプラクティス
Discord コミュニティ:活発な開発者コミュニティとサポート
API ドキュメント:包括的な REST API リファレンス
チュートリアル:一般的なユースケースのステップバイステップガイド

ライセンスと使用

ライセンス: Apache 2.0
商用利用:制限なく完全に許可
変更:許可され、推奨される
配布:オリジナルまたは変更された形式で再配布可能
帰属:Apache 2.0 条項に従って必要
クラウドサービス:Jina AI Cloud は無料および有料ティアを備えたマネージドサービスを��供

今後の展開

Jina AI は v4 シリーズの継続的な開発を示しています:

継続的なモデルの改善とパフォーマンスの最適化
将来のリリースでの追加モダリティ(オーディオ、ビデオ)
専門的なドメイン固有のバリアント
改善された多言語機能
強化されたモバイルおよびエッジ展開オプション
微調整のサポートとツール

実際のアプリケーション