解锁多模态检索的未来：Jina CLIP v2向量模型的革命之旅

多语言多模态的文本图像Embedding模型

原标题：Jina CLIP v2：为多模态RAG设计的向量模型
文章来源：智猩猩GenAI
内容字数：2851字

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多模态AI的基础：统一向量表示

多模态数据通过统一的向量表示，实现了不同模态数据的互相检索和理解转换，这是多模态AI应用的基石。Jina.ai最近推出了全新的多语言多模态向量模型Jina CLIP v2，显著增强了跨模态检索的能力，并为多模态RAG应用奠定了基础。

Jina-CLIP V2的主要特点

1. **性能提升**：与前版本相比，Jina-CLIP V2在文本-图像和文本-文本检索任务中提高了3%的性能，且文本编码器的检索能力与前沿模型相当。

2. **多语言支持**：该模型支持89种语言的多语言-图像检索，相较于同类模型表现出高达4%的性能提升。

3. **更高图像分辨率**：Jina-CLIP V2支持512×512的输入图像分辨率，显著提升了对细节的处理能力。

4. **可变维度输出**：引入了套娃式表示学习技术，用户可根据需求获取不同维度的向量输出，同时降低存储成本。

模型结构与性能表现

Jina-CLIP V2的参数量达到0.9B，融合了文本编码器Jina-XLM-RoBERTa和视觉编码器EVA02-L14。这种结合使得模型在多模态任务中表现优异，能够高效处理文本和图像数据。

在跨模态检索任务中，Jina-CLIP V2支持89种语言，并在多个主要语种中均表现优异，性能与最先进的CLIP模型相当。模型引入的套娃式表征学习技术，实现了灵活的输出维度，展现出极高的压缩效率，即使在进行大幅度维度削减后，模型仍能保持良好的性能。

总结

Jina-CLIP V2作为一款先进的多模态embedding模型，凭借其卓越的性能和多语言支持，为未来多模态AI应用的发展提供了坚实的基础。欢迎关注相关内容，获取更多信息。

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作者简介：智猩猩旗下矩阵账号之一，聚焦大模型开启的通用人工智能浪潮。