在大規(guī)模文本嵌入基準(MTEB)排行榜方面， 發(fā)現(xiàn)，官方進行如下解釋：

與OpenAI的8K模型text-embedding-ada-002進行比擬，jina-embedding-v2在分類平均值、重排平均值、檢索平均值和摘要平均值方面均優(yōu)于OpenAI的text-embedding-ada-002。

▲ 圖源 Jina AI 官網

▲ 圖源 Jina AI 官網

官方表現(xiàn)，jina-embeddings-v2 模型，是從頭開端構建的。在過去的三個月里，Jina AI團隊進行了密集研發(fā)、數(shù)據收集和調劑。

Jina AI同時聲稱，jina-embeddings-v28K的上下文長度有利于以下使用場景：

法律文件剖析：確保對大批法律文本中的每一個細節(jié)進行捕捉和剖析。 醫(yī)學研討：為了進行高等剖析和發(fā)現(xiàn)，全面地嵌入科學論文。 文學剖析：深刻研討長篇內容，捕捉奧妙的主題元素。 財務預測：通過詳細的財務報告獲得卓著的洞察力。 會話式AI：晉升聊天機器人對龐雜用戶查詢的響應才能。