作為多模態人工智能技術領域的翹楚，Jina AI 的愿景是鋪平通往多模態 AI 的未來之路。今天，Jina AI 在向著該愿景前進的路上，達成了一個重要里程碑。我們正式發布了自主研發的第二代文本向量模型：jina-embeddings-v2，是全球唯一能支持 8K（8192）輸入長度的開源向量模型。

據 MTEB 排行榜顯示，jina-embeddings-v2 與 OpenAI 的專有模型 text-embedding-ada-002 在性能方面不相上下。目前，僅 OpenAI 與 Jina AI 兩家人工智能技術公司推出了 8k 長度的 Embedding 模型。

自該模型發布，迅速登上 HackerNews 榜首，并長時間霸榜，在全球范圍內引發了業內人士的廣泛討論。

其中，“8K 長度”和“開源”這兩點特別受到業界的矚目，正如 HackerNews 上讀者的評論所言，支持 8k 輸入長度的 jina-embeddings-v2在表達能力和計算效率之間取得了可喜的平衡，而其中的關鍵，就在于它的獨特優勢 —— 用更小的維度來實現高效的表征。

雖然 text-embedding-ada-002 已經廣泛應用于各種不同場景，但其 1536 維度的輸出對于數據量巨大和價格敏感的開發者來說并不友好。jina-embeddings-v2 通過提供 768（base）和 512（small）兩種輸出維度的選擇，賦予了開發者更大的靈活性。這更意味著開發者可以實現更低的計算和存儲成本，適用于更多的實際落地的場景。

在 Jina AI，我們堅信開源技術之于創新、合作與社區力量的催化作用，所以 我們第一時間將模型開源，期待和社區一起共同打造開源 AI 生態。

向量模型與 8k 輸入長度

在傳統的自然語言處理任務中，通常會將文本轉化為一組數字進行表示，也就是向量。向量模型用于生成向量表示，被廣泛應用于檢索、分類、聚類或語義匹配等任務。

在大模型時代，向量模型的重要性進一步增強。尤其是在檢索增強生成（RAG）場景中，它成為了一個核心組件，用于解決大模型的上下文長度限制、幻覺問題和知識注入問題。因為大模型通常有上下文長度的限制，我們需要一個有效的方法來壓縮、存儲和查詢大量的信息。這就是向量模型的用武之地。在 RAG 系統中，文檔首先被轉化為向量。隨后，大模型可以快速地查詢這些向量，找到與當前上下文相關的文檔，再基于這些文檔生成回復。

然而，目前的大部分開源向量模型都是僅支持最大 512 長度（大約 500 個漢字）的輸入長度，這使得開發者無法表征長文本的語義。jina-embeddings-v2 支持最大 8k 長度的輸入，突破了長文本向量表示的瓶頸，讓開發者可以更自由的對文本信息進行不同語義顆粒度的完整表示，從而更精準的表示文本語義。這不僅可以幫助開發者提高 RAG 場景下大模型回復的準確性，而且適用于各種處理長文本的場景，例如處理數十頁的報告綜述、長篇故事推薦等。

與 text-embedding-ada-002 模型對比測試

與 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 相比，jina-embeddings-v2 展現出不俗的實力。下表為兩模型的性能對比。

值得注意的是，jina-embeddings-v2 在文本分類任務、檢索任務、檢索重排任務、和文本摘要任務上的得分都超過了 text-embedding-ada-002。

擁抱開源

OpenAI 已經為我們展示了 8K 上下文長度模型的潛力，但 jina-embeddings-v2 不僅與其齊頭并進，還做出了更大膽的決策：完全開源！這意味著任何人都可以使用、修改和進一步優化這款模型。

不僅如此，當我們與 OpenAI 的模型進行直接比較時，jina-embeddings-v2 在多個關鍵指標上展現出了優越的性能。考慮到 jina-embeddings-v2 是開源的，我們堅信通過社區的集體智慧和努力，我們將有機會超越目前的標桿。

正是因為我們堅信開放和共享的價值，我們希望與全球的研究者、工程師和 AI 愛好者共同努力，不斷完善和推進這款模型。我們也在計劃中繼續拓展功能，例如提供更多語言的支持，以及開發更為強大的 API 平臺。

特點和優勢

全新的向量模型發布，再次證明了我們在技術創新上面的決心，jina-embeddings-v2 并非對前代模型的簡單修訂，而是經過了深入研發和優化后的全新設計，我們團隊付出了很多努力，從數據收集、處理再到模型調優，使得 v2 模型在性能表現上有了質的飛躍。

此外，jina-embeddings-v2 支持 8K 輸入長度，與其他領先的向量模型相比，在長文本任務中展現出了明顯的優勢，突顯了其擴展上下文長度的實際價值。這一特點也為很多實際應用提供了更多可能性，比如法律文件解讀、醫學文獻研究、深入的文學分析、金融數據洞察和聊天機器人的應答優化等等。

對于想要使用 jina-embeddings-v2 的開發者和研究者，我們在 Huggingface 平臺上提供了兩種規模的模型，以適應不同場景和需求：

jina-embeddings-v2-base-en

大小：0.27G(fp16)，0.54G(fp32)

參數數量：1.37 億

適用場景：適合處理需要高精度的大型任務

jina-embeddings-v2-small-en

大小：0.07G

參數數量：0.33 億

適用場景：特別為輕量級的應用場景設計，如移動端應用或那些計算能力有限的設備上的任務

回顧本次發布歷程，Jina AI 創始人兼 CEO 肖涵博士說：

“在 AI 技術快速發展的今天，始終保持前沿并向公眾開放最新研究成果是我們的核心追求。有了 jina-embeddings-v2，我們達成了一個重要的里程碑。我們不僅開發了全球首款開源 8K 上下文長度的模型，而且其性能能夠與 OpenAI 這樣的行業巨頭相匹敵。Jina AI 的目標很明確：我們希望推動 AI 民主化，讓更多的人能夠使用且受益，而不只是那些擁有大量資源的大公司。今天，我可以很自豪地說，我們朝著這一愿景邁出了堅實的一步。”

展望未來

Jina AI 深信開源的魔力，并致力于為 AI 社區構建前沿且易于接入的工具。接下來，我們還會推動以下幾項重要工作：

分享學術成果：為了讓社區更好地了解 jina-embeddings-v2 的性能和特點，團隊將很快發布一篇詳細的學術文章，深入介紹模型的技術細節，以及和其他模型的比較分析。

API 平臺：我們正在努力構建一個 Embedding API 平臺，其功能和 OpenAI 類似，幫助用戶能夠根據自己的需求，更輕松地使用我們的向量模型。

多語言支持：Jina AI 正著手引入多語種，下一步計劃推出德文/英文以及中文/英文雙語模型，并進一步增強我們模型的能力。

編輯：黃飛