Jina Embeddings v2 von Jina AI ist ab sofort über Amazon SageMaker JumpStart verfügbar und ermöglicht Kunden mit nur einem Klick die Bereitstellung eines state-of-the-art Modells für die Ausführung von Modellinferenzen
Die 5 wichtigsten Aussagen:
- Das Jina Embeddings v2 Modell von Jina AI ist jetzt über Amazon SageMaker JumpStart verfügbar und ermöglicht Kunden eine einfache Bereitstellung für die Ausführung von Modell-Inferenz.
- Text-Embeddings haben vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in der künstlichen Intelligenz, einschließlich Multimodal-Suche, Personalisierung von Inhalten, Empfehlungssystemen und Datenanalyse.
- Jina Embeddings v2 ist eine Sammlung von Text-Embedding-Modellen, die auf mehreren öffentlichen Benchmarks eine hohe Leistung zeigen.
- RAG (Retrieval Augmented Generation) erweitert die Möglichkeiten von großen Sprachmodellen durch die Einbindung einer autoritativen Wissensbasis für die Generierung von Antworten.
- Jina Embeddings v2 bietet erstklassige Leistung, lange Eingabekontextlänge, Unterstützung für zweisprachige Texteingabe und Kosteneffizienz bei der Informationsabfrage.
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KI-Update in Kurzform:
Der Artikel stellt die Jina Embeddings v2 Modelle vor, die von Jina AI entwickelt wurden und nun über Amazon SageMaker JumpStart verfügbar sind. Diese Modelle ermöglichen es, Text in numerische Repräsentationen umzuwandeln, die in einem hochdimensionalen Vektorraum liegen. Die Embeddings haben vielfältige Anwendungen in der künstlichen Intelligenz, darunter multimodale Suche für E-Commerce, personalisierte Inhalte, Empfehlungssysteme und Datenanalyse.
Die Jina Embeddings v2 Modelle zeichnen sich durch ihre hohe Leistung auf verschiedenen Benchmark-Tests aus. Sie unterstützen eine beeindruckende Kontextlänge von 8.192 Tokens und bieten auch Unterstützung für zweisprachige Texteingabe. Die Modelle sind kosteneffektiv und eignen sich gut für Information Retrieval-Aufgaben. Mit SageMaker JumpStart können ML-Praktiker auf eine wachsende Auswahl an leistungsstarken Modellen zugreifen und diese anpassen.
Der Artikel beschreibt auch, wie man ein RAG-Frage-Antwort-System mit Jina Embeddings v2 und dem Mistral 7B-Instruct Modell in SageMaker JumpStart erstellen kann. Es wird erklärt, wie man eine Datenbank für die Indizierung vorbereitet und Text-Embeddings für die Vektorsuche generiert. Schließlich wird gezeigt, wie man eine Anfrage an das generative LLM-Modell stellt und die Antwort erhält.