Jina Embeddings V4：多模态、多语言检索的开源利器，RAG 流程升级首选

Jina Embeddings V4 横空出世，它凭借其强大的多模态和多语言能力，以及卓越的检索性能，为构建更高效、更智能的 RAG (Retrieval Augmented Generation) 流程 提供了全新的解决方案。告别将图像转换为文本的繁琐操作，拥抱真正的统一向量空间，让文本、图像甚至代码在检索中无缝协作。本文将深入解析 Jina Embeddings V4 的核心特性、架构优势及其在实际应用中的潜力。

一、RAG 流程的痛点与 Jina V4 的解决方案

RAG (Retrieval Augmented Generation) 流程 已成为利用大型语言模型（LLM）的关键技术。它通过在生成内容之前，先从外部知识库检索相关信息，然后将这些信息传递给 LLM，从而提高生成结果的准确性和相关性。然而，传统的 RAG 流程仍然面临诸多挑战：

知识库质量问题: LLM 虽然在海量数据上进行了训练，但对于特定领域的知识或企业内部的私有数据仍然存在不足。这导致 RAG 系统依赖的外部知识库的质量变得至关重要。
多模态信息处理困难: 传统的 RAG 流程在处理图像、代码等非文本信息时存在局限性。通常需要将这些信息转换为文本描述，这不仅会损失信息，还会增加处理的复杂性。
多语言支持不足: 许多 RAG 系统在处理多语言信息时表现不佳，需要额外的翻译步骤，这会降低效率并引入误差。

Jina Embeddings V4 的出现，旨在解决上述痛点。它通过以下关键特性，实现了 RAG 流程的全面升级：

统一向量空间: Jina V4 采用单流架构，将文本和图像通过相同的 Transformer 路径进行处理，生成位于同一向量空间的嵌入向量。这意味着文本、图像可以直接进行比较和检索，无需进行模态转换。
多语言支持: Jina V4 支持 30 种语言，无需额外的翻译步骤即可进行多语言检索，极大地提高了效率。
高性能: Jina V4 在多项基准测试中超越了 Google、OpenAI 和 Voyage AI 等公司的闭源模型，尤其是在视觉丰富的文档检索方面表现出色。

二、Jina V4 架构解析：单流架构与 LoRA 微调

Jina V4 的核心优势在于其创新的架构设计：

单流架构: 传统的多模态模型通常采用双编码器结构，分别处理文本和图像，然后将它们的嵌入向量进行拼接或融合。这种方法存在“模态差距”，即不同模态的信息无法充分交互。Jina V4 采用单流架构，将图像转换为视觉 tokens，然后与文本 tokens 拼接在一起，通过同一个 Transformer 模型进行处理。这使得模型能够更好地理解多模态信息的语义关联。例如，一段包含图表的 PDF 文档，Jina V4 可以同时理解文本内容和图表所表达的信息，从而更准确地检索相关信息。
LoRA 微调: 为了适应不同的检索任务，Jina V4 采用了 LoRA (Low-Rank Adaptation) 微调技术。LoRA 允许在冻结预训练模型权重的情况下，只训练少量参数，从而实现快速、高效的定制化。Jina V4 提供了针对不同检索任务的 LoRA 适配器，例如非对称检索（用于查询和文档之间的检索）、对称相似度检索（用于文本匹配）和代码检索。用户可以根据自己的需求，选择合适的 LoRA 适配器，而无需进行耗时的全模型微调。
双输出模式: Jina V4 支持两种输出模式：单向量嵌入和多向量嵌入。单向量嵌入是将所有 tokens 的向量进行平均池化，得到一个 2048 维的向量，适用于高效的相似度检索。多向量嵌入则保留每个 token 的向量，每个向量为 128 维，适用于基于 token 级别的 late-interaction 检索，能够更精确地匹配语义。
Matryoshka Representation Learning (MRL): Jina V4 支持 Matryoshka Representation Learning (MRL)，这是一种允许将高维向量截断为低维向量的技术，同时保留大部分语义信息。例如，可以将 2048 维的向量截断为 128 维，从而降低内存占用和计算成本，同时仍然保持较高的检索精度。

三、Jina V4 的实际应用案例

Jina V4 的强大功能使其在各种实际应用场景中具有广泛的应用前景：

多语言文档检索: 企业通常需要处理来自不同国家和地区的文档。Jina V4 的多语言支持使得用户可以使用任何语言进行查询，并检索到相关的文档，无需进行额外的翻译步骤。例如，用户可以使用中文查询，检索到包含英文、日文和德文信息的文档。
图像和文本的联合检索: 在电商领域，用户可以通过上传商品图片或描述商品特征的文本来检索类似的商品。Jina V4 能够将图像和文本映射到同一向量空间，从而实现图像和文本的联合检索。例如，用户上传一张红色连衣裙的图片，Jina V4 可以检索到其他类似的红色连衣裙，或者包含 “红色连衣裙” 描述的商品。
代码检索: Jina V4 可以用于检索代码片段。开发者可以使用自然语言描述代码的功能，Jina V4 可以检索到相关的代码片段。例如，开发者可以使用 “实现一个快速排序算法” 来检索相关的代码。
知识图谱构建: Jina V4 可以用于构建知识图谱。通过将文本和图像映射到同一向量空间，Jina V4 可以自动发现实体之间的关系，从而构建知识图谱。例如，可以将新闻文章中的人物、地点、组织等实体映射到向量空间，然后通过计算向量之间的相似度来发现它们之间的关系。
视觉丰富的文档检索: 许多行业，例如建筑、工程和制造，都需要处理包含大量图表、示意图和蓝图的文档。Jina V4 能够同时理解文本和图像信息，从而更准确地检索相关信息。例如，建筑师可以使用 Jina V4 快速检索包含特定建筑图纸和相关规范的文档。

案例：多语言科幻电影场景检索

文章中提供了一个使用 Jina V4 进行多语言科幻电影场景检索的示例。该示例展示了如何使用 Jina V4 将不同语言的科幻电影台词和电影场景图片映射到同一向量空间，并进行相似度计算。结果表明，Jina V4 能够准确地将台词 “May the Force be with you” 与《星球大战》光剑决斗的场景图片匹配起来。

四、Jina V4 的性能优势

Jina V4 在多项基准测试中都表现出色，证明了其强大的性能：

多语言检索: Jina V4 在多语言检索任务中超越了闭源模型，表明其具有强大的跨语言理解能力。
长文档检索: Jina V4 可以处理长达 32768 个 tokens 的文档，这意味着它可以用于检索完整的 PDF 手册、书籍和其他长篇文档。
视觉丰富文档检索: Jina V4 在视觉丰富文档检索任务中表现出色，表明其能够有效地处理包含图像、图表和表格的文档。

五、快速上手：Jina V4 代码示例解析

文章中提供了一个简单的 Jina V4 代码示例，展示了如何使用 Jina V4 进行文本和图像的嵌入以及相似度计算。以下是对代码示例的解析：

安装依赖库:
```
# !pip install transformers>=4.52.0 torch>=2.6.0 peft>=0.15.2 torchvision pillow
```
该代码段安装了使用 Jina V4 所需的依赖库，包括 transformers、torch、peft、torchvision 和 pillow。
初始化模型:
```
from transformers import AutoModel
# Initialize the model
model = AutoModel.from_pretrained("jinaai/jina-embeddings-v4", trust_remote_code=True)
model.to("cuda")
```
该代码段从 Hugging Face Model Hub 加载 Jina V4 模型，并将其加载到 GPU 上。trust_remote_code=True 参数允许加载来自远程代码库的模型。

导入必要的库:

# imports
from PIL import Image
from io import BytesIO
from transformers import AutoModel
import numpy as np, requests, matplotlib.pyplot as plt

该代码段导入了处理图像、文本和计算相似度所需的库。

定义文本和图像:

# Multilingual sci-fi quotes (e.g., "May the Force be with you")
texts = ["May the Force be with you",  # English
    "Que la Fuerza te acompañe",  # Spanish
    "フォースと共にあらんことを",  # Japanese
    "Que a Força esteja com você",  # Portuguese
    "Möge die Macht mit dir sein",  # German
    "دع القوة تكون معك",  # Arabic
]
# Images of sci-fi movie scenes
image_urls = ["https://i.ibb.co/bgBNfMgH/starwars-lightsaber.jpg",  # Star Wars lightsaber duel
    "https://i.ibb.co/B2bNB4Sd/matrix-code.jpg",  # Matrix code rain
    "https://i.ibb.co/hxJLbTNW/bladerunner-city.jpg",  # Blade Runner cityscape
]

该代码段定义了一组多语言的科幻电影台词和一组科幻电影场景的图片 URL。

生成文本和图像嵌入:

# Encode text for retrieval
text_embeddings = model.encode_text(texts=texts, task="retrieval", prompt_name="query", return_numpy=True)
# Encode images for retrieval
image_embeddings = model.encode_image(images=image_urls, task="retrieval", return_numpy=True)

该代码段使用 Jina V4 模型生成文本和图像的嵌入向量。task="retrieval" 参数指定了检索任务。

计算文本和图像嵌入之间的相似度:

# Compute cosine similarity between text and image embeddings
def cosine_similarity(a, b):
    a, b = np.array(a), np.array(b)
    return np.dot(a, b.T) / (np.linalg.norm(a, axis=1)[:, None] * np.linalg.norm(b, axis=1))
similarities = cosine_similarity(text_embeddings, image_embeddings)
# Display results
print("Similarity Scores (Text vs. Images):")
for i, text in enumerate(texts):
    print(f"\nQuote: {text}")
    for j, url in enumerate(image_urls):
        print(f"  Image {j+1} ({url}): {similarities[i][j]:.4f}")
# Visualize top match for first quote
top_image_idx = np.argmax(similarities[0])
plt.imshow(Image.open(BytesIO(requests.get(image_urls[top_image_idx]).content)))
plt.title(f"Top Match for: {texts[0]}")
plt.axis("off")
plt.show()

该代码段计算文本和图像嵌入向量之间的余弦相似度，并显示结果。它还可视化了与第一句台词最匹配的图像。

六、总结与展望

Jina Embeddings V4 是一款功能强大的 多模态 、 多语言 嵌入模型，它通过统一的 Transformer 路径处理文本和图像，支持高效的检索。凭借其卓越的性能、灵活的架构和易用性，Jina V4 为构建更智能、更高效的 RAG 流程 提供了全新的解决方案。无论是处理多语言文档、检索图像和文本的组合，还是构建知识图谱，Jina V4 都能发挥重要作用。随着大模型技术的不断发展，Jina V4 有望在更多的应用场景中得到广泛应用，推动人工智能技术的进步。对于那些希望升级其 RAG 流程的企业来说，Jina Embeddings V4 绝对是一个值得考虑的选择。拥抱 Jina V4，开启 多模态 、 多语言 检索的新时代！

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