使用场景

使用jina-clip-v2进行不同语言版本的'海滩上美丽的日落'图像检索。

利用jina-clip-v2在电商平台中实现跨语言的产品图像搜索。

在多语言文档库中，使用jina-clip-v2进行文本相似性检索，以快速找到相关内容。

产品特色

支持89种语言的多语言图像检索，提升跨语言检索能力。

支持512x512高分辨率图像输入，增强对细节图像的处理能力。

提供从64到1024不同维度的输出，以适应不同的存储和处理需求。

基于Jina-XLM-RoBERTa和EVA02-L14的强大编码器，实现高效的特征提取。

适用于神经信息检索和多模态GenAI应用，扩展了模型的应用场景。

支持通过Jina AI Embedding API、AWS、Azure和GCP进行商业使用。

使用教程

1. 安装必要的库，如transformers、einops、timm和pillow。

2. 使用AutoModel.from_pretrained方法加载jina-clip-v2模型。

3. 准备文本和图像数据，可以是多语言文本或图像URL。

4. 使用模型的encode_text和encode_image方法分别对文本和图像进行编码。

5. 根据需要，可以调整输出嵌入的维度，使用truncate_dim参数。

6. 对于检索任务，可以使用模型编码的查询向量与数据库中的向量进行相似性比较。

7. 利用Jina AI Embedding API进行商业使用，或通过AWS、Azure和GCP平台部署模型。