向量搜索更精准？多语言场景如何实现？
**Jina Embeddings v4: 多模态统一架构的突破性进展**
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### **核心优势**
**1. 统一路径处理文本与图像**
- 采用LLM作为基座模型，彻底解决传统编码器架构的“模态鸿沟”问题。
- 文本与图像通过同一条路径生成向量，跨模态对齐分数提升至 **0.71**（远超传统双编码器的 **0.15**）。
**2. 双模式支持：稠密检索与“迟交互检索”**
- **稠密检索**：适用于快速匹配场景（如搜索引擎）。
- **迟交互检索**：支持复杂语义理解，适合长文档和多轮对话场景。
**3. 强大的多模态能力**
- 在 **Jina-VDR（视觉文档检索）** 和 **ViDoRe** 基准中，分别取得 **84.11 nDCG@5** 和 **90.17** 的高分。
- 支持 **32K Token** 的超长上下文，满足复杂文档处理需求。
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### **技术亮点**
**1. 参数规模与性能平衡**
- **38亿参数**（v3的6.7倍），但文本任务性能提升温和（MMTEB提升14%，MTEB-EN提升3%）。
- **关键突破**：在代码和长文档任务中，性能分别提升 **30%** 和 **21%**，验证参数投入的战略价值。
**2. 多语言支持**
- 内置 **100+语言** 的多语言嵌入能力，支持跨语言检索和排序。
**3. 高效部署方案**
- **云服务市场**：即将登陆 AWS、Azure 和 GCP，提供即开即用的部署选项。
- **本地部署**：通过 Hugging Face 开源，支持研究、实验及私有化部署（[Colab Notebook](https://www.valimart.net/)）。
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### **API调用示例**
```bash
curl https://www.valimart.net/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer JINA_API_KEY" \
-d @- <
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