Jina Embeddings v4

Jina Embeddings v4 代表了多模态嵌入技术的重大飞跃,由 Jina AI 于 2025 年 6 月发布。拥有 38 亿参数,这个强大的模型在统一架构中同时支持文本和图像嵌入,使其成为最通用的开源嵌入解决方案之一。专为现代 RAG(检索增强生成)系统和多模态搜索应用而设计,Jina v4 在各种任务中提供卓越性能,同时保持开发者友好的 API 和全面的文档。

核心功能

Jina Embeddings v4 引入了在嵌入领域中脱颖而出的突破性能力:

• 多模态支持:在单一统一模型中原生支持文本和图像嵌入,无需单独的模型即可实现无缝的跨模态搜索和检索。

• 大上下文窗口:支持高达 8192 个 tokens 的上下文,允许处理长文档、大量代码文件和详细的图像描述而无需截断。

• 高维嵌入:默认生成 1024 维嵌入向量,提供丰富的语义表示,并可选择降维。

• 最先进的性能:在 MTEB 基准测试的文本和多模态任务上取得竞争力的结果,可与更大的专有模型媲美。

• Matryoshka 嵌入:通过 Matryoshka 表示学习支持灵活的嵌入维度,允许将嵌入截断到较小的维度(如 256、512),性能损失最小。

• Apache 2.0 许可:在宽松的 Apache 2.0 许可下完全开源,允许自由商业使用、修改和分发。

• 生产优化:为实际部署而构建,具有高效推理、批处理支持和全面的集成工具。

适用场景

谁应该使用这个模型?

• RAG 开发者:构建具有多模态能力的复杂检索增强生成系统,在单一管道中结合文本和图像搜索。

• 搜索工程师:实现可处理文本查询和基于图像的搜索的高级语义搜索引擎,跨越不同内容类型。

• 多模态 AI 团队:开发需要统一文本-图像理解的应用,从视觉问答到跨模态推荐系统。

• 企业 AI 团队:部署具有开源许可灵活性和最先进模型性能的生产级嵌入解决方案。

• 研究机构:在信息检索、计算机视觉和 NLP 的学术研究中利用前沿的多模态嵌入技术。

• 内容平台:构建理解文本描述和视觉内容的智能内容发现系统。

解决的问题

1. 多模态复杂性:以前的解决方案需要为文本和图像使用单独的模型,增加了复杂性和延迟。Jina v4 在单一模型中提供统一的多模态嵌入。

2. 长上下文限制:许多嵌入模型难以处理长文档。Jina v4 的 8192-token 上下文窗口可处理大量内容而无需分割或截断。

3. 灵活性 vs. 性能:Matryoshka 嵌入允许您为用例选择合适的维度大小,在存储成本和检索质量之间取得平衡。

4. 商业限制:作为 Apache 2.0 开源,Jina v4 消除了限制专有嵌入服务部署的许可障碍。

模型架构

Jina Embeddings v4 基于先进的架构创新构建:

• 基于 Transformer:基于为嵌入生成优化的改进 transformer 架构
• 多模态融合:用于统一文本-图像理解的复杂交叉注意力机制
• 双编码器设计:高效架构,可在推理时快速生成嵌入
• Matryoshka 学习:使用 Matryoshka 表示学习训练,实现灵活的维度
• 上下文优化:支持高达 8192 个 tokens 的专用位置编码
• 高效注意力:用于快速处理长序列的优化注意力机制

性能亮点

Jina Embeddings v4 在全面的基准测试中展示了卓越的性能:

• MTEB 文本检索:在文本检索任务上表现强劲,与领先模型竞争
• 多模态基准:在跨模态检索任务(文本到图像、图像到文本)上取得出色结果
• 长上下文:与较短上下文模型相比,在处理高达 8192 个 tokens 的文档方面表现优越
• 语义相似度:与人类对相似性和相关性任务的判断高度相关
• 领域迁移:在不同领域和语言上具有出色的零样本性能
• 效率:具有优化批处理能力的快速推理速度
• 灵活性:Matryoshka 嵌入在 512 维度保持 90%+ 的质量 vs. 完整 1024 维

可用性与访问

Jina Embeddings v4 可通过多个渠道获取:

• Hugging Face:预训练模型,可轻松与 Transformers 库集成
• Jina AI Cloud:托管 API 服务,具有慷慨的免费层
• Docker 镜像:用于轻松自托管部署的预构建容器
• GitHub:包含代码、示例和文档的官方仓库
• Model Hub:在多个模型托管平台上可用
• ONNX 导出:用于生产部署的优化 ONNX 模型

所有模型均在 Apache 2.0 许可下发布,可用于研究和商业用途。

优势与独特卖点

相比纯文本模型:

1. 多模态能力:原生文本和图像支持 vs. 纯文本限制
2. 统一管道:单一模型用于所有嵌入 vs. 管理多个专用模型
3. 跨模态搜索:开箱即用支持文本到图像和图像到文本搜索
4. 简化架构:通过整合嵌入模型降低系统复杂性

相比专有多模态模型:

1. 开源:Apache 2.0 许可 vs. 限制性商业许可
2. 自托管:完全控制部署和数据 vs. 仅云服务
3. 无使用限制:无限嵌入生成 vs. API 速率限制和成本
4. 透明性:开放的模型架构和权重用于研究和定制

相比以前的 Jina 版本:

1. 更大的模型:38 亿参数 vs. 以前的较小版本,质量更好
2. 更长的上下文:8192 tokens vs. 早期版本的 512-2048
3. 多模态:新的图像支持 vs. Jina v3 的纯文本
4. 更好的性能:在所有基准任务上都有显著改进

快速开始

入门指南

1. 安装:

   pip install transformers torch pillow
   

2. 文本嵌入:

   from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
   import torch
   
   # 加载模型和 tokenizer
   model = AutoModel.from_pretrained('jinaai/jina-embeddings-v4', trust_remote_code=True)
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('jinaai/jina-embeddings-v4')
   
   # 生成文本嵌入
   texts = ["人工智能正在改变技术", "机器学习驱动现代 AI"]
   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])
   

3. 图像嵌入:

   from PIL import Image
   from transformers import AutoProcessor
   
   # 为图像加载处理器
   processor = AutoProcessor.from_pretrained('jinaai/jina-embeddings-v4')
   
   # 加载和处理图像
   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])
   

4. 使用 Jina AI Cloud API:

   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": ["您的文本在这里"], "model": "jina-embeddings-v4"}
   )
   
   embeddings = response.json()['data'][0]['embedding']
   

最佳实践

优���嵌入质量

• 适当的上下文:对长文档使用完整的 8192-token 上下文,但避免不必要的填充
• Matryoshka 维度:从 1024 维开始,如果质量保持可接受,则减少到 512 或 256 以节省存储/速度
• 批处理:批量处理多个文本/图像以获得更好的吞吐量
• 归一化:在存储到向量数据库之前对嵌入进行 L2 归一化以进行余弦相似度计算

生产部署

• GPU 加速:使用 GPU 推理以获得最佳性能;模型支持 CUDA、MPS(Apple Silicon)和 ROCm
• 量化:应用 8 位或 4 位量化以减少内存占用,质量损失最小
• 缓存:为频繁访问的内容实施嵌入缓存
• 负载均衡:在多个 GPU/实例之间分配推理以实现高吞吐量应用

多模态应用

• 一致的预处理:确保在训练和推理中一致的图像预处理(调整大小、归一化)
• 模态对齐:文本和图像嵌入在同一空间中对齐;使用直接相似度进行跨模态搜索
• 混合搜索:通过平均或连接嵌入来组合文本和图像查询

集成示例

Jina Embeddings v4 与流行的工具和框架无缝集成:

• 向量数据库:Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant、ChromaDB - 全部支持 Jina 嵌入
• RAG 框架:LangChain、LlamaIndex 具有原生 Jina 嵌入集成
• 搜索引擎:Elasticsearch、OpenSearch 与向量搜索插件
• Jina 生态系统:Jina AI 自己的 DocArray、Finetuner 和 Serve 用于端到端管道
• 云平台:使用 Docker 容器或 Kubernetes 在 AWS、GCP、Azure 上部署

竞品对比

vs. OpenAI CLIP:

• 更长的上下文(8192 vs. 文本 77 tokens)
• Apache 2.0 许可 vs. MIT 但有使用限制
• 更好的文本嵌入质量用于检索
• 可比的图像嵌入性能

vs. Qwen3-Embedding:

• 多模态(文本 + 图像) vs. 纯文本
• 更长的上下文(8192 vs. 标准上下文窗口)
• 更大的模型(38 亿 vs. 6 亿-80 亿),具有不同的性能权衡
• Apache 2.0 许可一致性

vs. Google EmbeddingGemma:

• 大得多(38 亿 vs. 3.08 亿),质量更高
• 多模态 vs. 纯文本
• 更适合云/服务器部署 vs. 设备端优化
• 相似的 Apache 2.0 许可

开发者资源

构建 Jina Embeddings v4 应用的全面资源:

• 官方文档: jina.ai/embeddings/v4
• GitHub 仓库: jinaai/jina-embeddings-v4
• Hugging Face Hub:模型卡片、社区讨论、笔记本
• Jina AI 博客:技术深度剖析、用例、最佳实践
• Discord 社区:活跃的开发者社区和支持
• API 文档:全面的 REST API 参考
• 教程:常见用例的分步指南

许可与使用

• 许可证: Apache 2.0
• 商业使用:完全允许,无限制
• 修改:允许并鼓励
• 分发:可以原始或修改形式重新分发
• 署名:按 Apache 2.0 条款要求
• 云服务:Jina AI Cloud 提供托管服务,具有免费和付费层

未来发展

Jina AI 表示 v4 系列的持续开发:

• 持续的模型改进和性能优化
• 未来版本中的额外模态(音频、视频)
• 专门的特定领域变体
• 改进的多语言能力
• 增强的移动和边缘部署选项
• 微调支持和工具

实际应用

利用 Jina Embeddings v4 的行业

• 电子商务:视觉和基于文本的产品搜索、推荐系统
• 媒体与出版:内容发现、图像搜索、文章推荐
• 医疗保健:医学图像检索、临床文档搜索
• 法律与金融:文档相似性、合同分析、监管合规
• 教育:智能内容搜索、学习资源推荐
• 创意产业:资产管理、视觉灵感工具、设计搜索
• 客户支持:多模态知识库、视觉故障排除指南

安全与隐私

Jina Embeddings v4 增强安全和隐私:

• 自托管:完全控制数据处理和存储
• 无数据传输:自托管部署将所有数据保留在本地
• GDPR/CCPA 合规:当您控制基础设施时更容易合规
• 审计跟踪:自托管时可完全了解嵌入生成
• 气隙部署:可在完全隔离的环境中运行

总结

Jina Embeddings v4 代表了开源多模态嵌入技术的前沿,将强大的 38 亿参数架构与 Apache 2.0 许可自由相结合。凭借对文本和图像的原生支持、令人印象深刻的 8192-token 上下文窗口和灵活的 Matryoshka 嵌入,它为现代 AI 应用提供了无与伦比的通用性。无论是构建复杂的 RAG 系统、实现跨模态搜索还是开发智能内容平台,Jina v4 都能提供生产级性能,而不受专有解决方案的限制。其强大的社区支持、全面的文档和积极的开发使其成为开发者突破多模态 AI 界限的必备工具。

信息来源:

• Jina AI 官方网站
• Hugging Face 模型中心
• GitHub 仓库
• Jina AI 文档