在當前多模態 AI 和大模型技術風頭正勁的背景下，Jina AI 始終領跑于創新前沿，技術領先。2023 年 10 月 30 日，Jina AI 隆重推出 jina-embeddings-v2，這是全球首款支持 8192 輸入長度的開源向量大模型，其性能媲美 OpenAI 的閉源 text-embedding-ada002。如今，jina-embeddings-v2 正式登陸 AWS Marketplace，為中大型企業提供了私有化部署向量模型的理想解決方案。

作為亞馬遜云科技創業加速器的一員，Jina AI 與 AWS 的密切合作體現了雙方在推動 AI 技術發展上的共同承諾。這次合作不僅在技術層面上實現了聯合，更是對未來大模型應用落地的深入探索。

Jina AI 的創始人兼 CEO 肖涵博士，對此表示：“jina-embeddings-v2 上線 AWS Marketplace，是對私有化 AI 解決方案行業標準的一次重大推進。”

現在，企業用戶可以在 AWS Marketplace 上搜索 jina-embeddings-v2-base/small，并將它們直接部署到自己的 AWS 賬戶中。

AWS SageMaker 的無縫集成

在 Jina AI，我們不僅追求技術創新，更重視其在 實際應用中的高效實施。因此我們將 jina-embeddings-v2 與 AWS SageMaker 進行了無縫集成，為企業用戶提供了一種高效便捷的解決方案。企業用戶現在可以輕松地將 jina-embeddings-v2 模型直接部署為 SageMaker 終端節點，迅速應用到實際業務中，無需擔憂技術復雜性和部署挑戰。

在商業應用方面，我們特別注重?經濟性和隱私保護。我們的英語 Base 模型和 Small 模型無需額外許可費，客戶僅需承擔 AWS 實例相關費用。這不僅確保了在 Virtual Private Cloud（VPC）內的數據隱私和安全，同時也提供了成本效益極高的解決方案。

此外，我們為不同業務場景提供多元化的選擇。0.27 GB 的 Base 模型和 0.07 GB 的 Small 模型，能夠服務從深度數據分析到輕量級應用的多樣化需求。其中，Base 模型以其全面的語義表示能力，非常適合企業級搜索和內容推薦。而專門針對移動和邊緣設備優化的 Small 模型，則突出了在速度和效率上的優勢。

jina-embeddings-v2 的獨特優勢

1. RAG 應用的理想選擇：我們深知長文本處理的復雜性，特別是在需要廣泛信息搜集和深度理解的場景中。jina-embeddings-v2 支持不同語義粒度的完整文本表示，使其成為優化 RAG 應用中處理長篇文本的理想選擇。它不僅增強了文本的語義理解能力，還提供了更大的靈活性和準確性。

2. 全球首個支持 8k 輸入長度的開源模型：jina-embeddings-v2 作為全球首個支持高達 8k 輸入長度的開源模型，它在多方面比肩 OpenAI 的閉源模型 text-embedding-ada-002。我們的開源模型不僅具有強大的性能，更重要的是，它為用戶提供了根據自己的業務需求進行個性化調整的自由度。

3. 更小的維度實現高效的表征：在保持與 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 模型相當的性能表現的同時，jina-embeddings-v2 的向量維度僅為其一半，大幅降低了存儲需求并提高了檢索速度。

開始使用 AWS 上的 jina-embeddings-v2

要開始使用 jina-embeddings-v2，請訪問 AWS Marketplace 列表并選擇最適合您需求的模型。

🔗：https://aws.amazon.com/marketplace/seller-profile?id=seller-stch2ludm6vgy

以下示例可幫助您開始使用 jina-embeddings-v2 模型：

1. Sagemaker 的實時推理：https://github.com/jina-ai/jina-sagemaker/blob/main/notebooks/Real-time%20inference.ipynb

2. 使用 SageMaker 批量向量化：https://github.com/jina-ai/jina-sagemaker/blob/main/notebooks/Batch%20transform.ipynb

即將推出多語言向量模型

Jina AI 正在積極開發多語言向量模型，包括中英雙語、德英雙語的向量模型。供企業客戶在各種云服務提供商（CSP）上進行私有化部署，為全球客戶提供更加全面和靈活的 AI 解決方案。隨著這些模型的推出，不僅將跨越語言障礙，更將為企業解鎖全球機遇。