自然语言处理:第九十章 如何使用Jina API进行语义切分

最新推荐文章于 2025-09-11 00:27:10 发布
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#自然语言处理 #人工智能 #nlp #python #神经网络 #深度学习 #jina

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Jina AI是一家成立于2020年的人工智能公司，专注于开发用于搜索和智能分析的开源软件。提供了非常多好用的API，例如Jina Reader可以将网页解析为Markdown文档、Reranker可以对RAG的向量模型检索到的文档进行重排序等，除了在线API，在HuggingFace上也开源了若干模型。

今天我们要使用的，是Jina提供的文本切分工具，它是以REST API形式提供服务的，主页为：

https://jina.ai/segmenter/

Jina Segment API提供语义切分能力，更重要的是，它是免费的，不过国内用户需要注意自己的网络是否能够访问。

下图是官方网站提供的对《汉书》的切分效果，可以看出，对于文言文，也可以有比较好的切分结果。

图片

API有一些参数，可以在官方页面上通过交互式的方式进行探索，找到一个最优参数后，就可以固定到自己的工作流中了。

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最低0.47元/天 解锁文章
jina-api
04-01
吉那阿皮 Golang TCP套接字客户端API Golang SNMPv3 walk客户端API
api：Jina命令行界面的API模式公开为JSON和YAML文件
02-10
Jina API架构 每次更新或发布，Jina命令行界面的架构都会暴露给JSON和YAML文件。 它们可以在第三方应用程序中使用或引用。 例如，正在使用此架构来安排UI元素。 该模式标记有。 Jina CLI模式 在JSON中为您提供最新的稳定API模式（与上周五的发行版相对应） 为您提供最新的开发API模式（对应于JSON中的的最新主更新） ➜ curl https://api.jina.ai/devel { " authors " : " dev-team@jina.ai " , " description " : " Jina is the cloud-native neural search solution powered by state-of-the-art AI and deep learning technology " , " docs " : " https://
使用Jina Embeddings进行文本与图像的嵌入操作
shuoac的博客
02-20 368
Jina Embeddings是由Jina AI提供的一套API服务，主要用于将文本和图像转换为高维向量。这些向量在相似度计算、分类和聚类任务中非常有用。嵌入技术能够将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留数据的特征，这对于处理大规模数据的AI应用尤为重要。
Jina Reader API 使用指南：令牌管理与速率限制解析
最新发布
gitblog_00842的博客
09-11 280
Jina Reader API 提供了两种方式查询剩余令牌数量： 1. **命令行查询**：通过简单的 curl 命令即可获取剩余令牌信息 ```bash curl https://r.jina.ai -H 'Authorization: Bearer ' ``` 命令执行后，响应中会包含剩余令牌数量的信息。 2. **Web界面查询**：在Jina Reader的Web界面...
使用RAG技术构建企业级文档问答系统：切分使用Jina API进行语义切分
m0_59164520的博客
01-21 1272
Jina AI是一家成立于2020年的人工智能公司，专注于开发用于搜索和智能分析的开源软件。提供了非常多好用的API，例如Jina Reader可以将网页解析为Markdown文档、Reranker可以对RAG的向量模型检索到的文档进行重排序等，除了在线API，在HuggingFace上也开源了若干模型。
### 【自然语言处理与计算机视觉】基于Jina的高效神经搜索框架：构建智能文本与图像处理系统
07-24
内容概要：本文介绍了Jina这一强大的神经搜索框架，它基于Python，旨在为开发者提供构建高性能、可扩展搜索系统的完整解决方案。...在学习过程中，结合提供的代码示例进行实践，有助于更好地理解和掌握Jina的使用方法。
自然语言处理:第八十章 RAG分块策略：主流方法（递归、jina-seg）+前沿推荐（Meta-chunking、Late chunking、SLM-SFT）
victor_manches的博客
12-20 951
大多数常用的数据分块方法（chunking）都是基于规则的，采用 fixed chunk size（译者注：将数据或文本按照固定的大小进行数据分块）或 overlap of adjacent chunks（译者注：让相邻的数据块具有重叠内容，确保信息不会丢失。） 等技术。对于具有多个层级结构的文档，可以使用 Langchain 提供的 RecursiveCharacterTextSplitter，这种方法允许将文档按照不同的层级进行分割。
Jina与自然语言处理：实现文本问题回答系统的关键技术
# 第一章：自然语言处理（NLP）简介 ## 1.1 NLP的定义与发展历程 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门研究人机交互中人类语言与计算机之间的相互作用的学科。它涵盖了语言理解、文本生成...
深入学习LLM开发 第十九章：模型服务化开发（FastAPI集成与异步处理）
一个技术宅的博客
04-20 275
LangChain是一个专为大语言模型(LLM)设计的开源框架，通过模块化和可扩展的方式简化复杂应用的开发流程。结合FastAPI可以快速将LangChain应用部署为高性能的REST API服务。
使用Jina API实现文本和图像嵌入：从零开始的指南
aehrutktrjk的博客
09-20 858
本文介绍了如何使用Jina API进行文本和图像嵌入。通过API接口，我们能够高效地获取各种数据的向量表示，有助于实现先进的AI应用。Jina AI官方文档Langchain社区项目。
【AIGC调研系列】Jina的Reader API是什么
zachary的博客
04-17 3724
Jina的Reader API是一个能够将任何网址转换成对大型语言模型（LLM）友好的输入格式的工具。用户只需在URL前添加简单的前缀"https://r.jina.ai/"，即可实现这一转换，从而为使用代理和检索生成系统的用户提供改善后的输出结果[1][2]。这个API操作简单，不需要API密钥，且绝大部分网页能在2秒内处理完毕，显著改善了基于LLM的自动化系统输出质量[4]。
Jina 开箱即用的云原生多模态系统解决方案
Jina AI 的博客
12-15 969
Jina 是一个基于云原生的多模态应用框架，开发者使用 Jina 可以轻松构建、部署和维护高性能的云原生应用。你可能认为这些都只是空泛的营销口号，甚至产生疑问，到底什么是云原生？对构建多模态应用有什么帮助？它是否只是 Jina 为了获得投资而许下的空洞承诺呢？在本文里，我们将跟随一家电商公司的机器学习工程师小博，一起回顾他最近所负责的项目：搭建一个以图搜图服务。通过这项服务，用户只需上传一张图片...
深入理解Jina库：构建高效神经搜索系统的Python框架
weixin_36019375的博客
09-27 1640
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Jina是一个面向神经搜索系统的开源Python库，具有高度可扩展性和云原生特性。文章将深入探讨jina-2.0.23.dev8版本的核心概念和应用，内容涵盖文档与API、Flow、Executor、Docker化、神经索引、RESTful API及社区和生态等方面。Jina通过提供微服务架构和灵活的组件设计，简化了大规模文本、图像和...
生产环境部署 Jina AI 搜索底座模型的实战指南
Jina AI 的博客
02-11 3131
想要打造更好的搜索体验？选择合适的部署方案是关键。Jina AI 针对不同业务场景，提供了多种模型接入方式。本文将详细介绍各种部署方案，分析它们的优缺点，并结合实际业务场景，给出更实用的最佳实践建议，帮你快速找到最合适的方案。Jina 搜索底座模型概览我们的搜索底座模型(Jina AI Search Foundation Models)包括：Embedding 模型：通过向量空间映射，将数字对象转...
【24年最新】AI大模型零基础入门到精通学习资料大全，学完你就是LLM大师！
bagell的博客
08-08 752
通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。①智能客服：某科技公司员工在学习了大模型课程后，成功开发了一套基于自然语言处理的大模型智能客服系统。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，皆可用。如果你对大模型感兴趣，可以看看我整合并且整理成了一份AI大模型资料包，需要的小伙伴文末免费领取哦，
探索Jina：一款先进的开源神经搜索框架
gitblog_00082的博客
03-19 780
探索Jina：一款先进的开源神经搜索框架 【免费下载链接】jina ☁️ Build multimodal AI applications with cloud-native stack 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/j...
使用Jina Embeddings实现文本和图像的智能嵌入
qq_29929123的博客
10-07 487
本文介绍了如何通过Jina实现文本和图像的嵌入，展现了其在AI应用中的潜力。Embedding model概念指南Embedding model操作指南。
Jira API的踩坑记
software_test010的博客
09-10 3187
我本来是想写篇文章，吐槽一下jira的api的，但是发现最终jira api，很多地方又让我学到了一些新知识。有些方面真的是没见过这么标准使用的。可能是我之前孤陋寡闻啦，所以本文的内容不仅仅是讲jira的坑， 还有一些是jira本身优良的品性，不仅让我学到了一些知识，也让我对规范有了新的理解。本文的内容算是对我最近这段时间以来对接jira API的经验总结，希望能对各位有所帮助。 没有中文 这个是对我来说最大的困难，本身我的英文水平不好之前，阅读文档或者说是一些文章都是直接一键翻译，但是碰到jira的AP.
jina api
03-24
关于 Jina API 的相关信息和使用方法，以下是详细的说明： ### Jina API 基础概述 Jina 是一种用于构建端到端搜索引擎的开源框架。它支持多模态数据处理以及分布式架构设计[^2]。通过其灵活的设计模式，开发者可以轻松实现复杂的搜索功能。 #### 安装 Jina 要安装 Jina，可以通过 Python 的包管理工具 pip 来完成： ```bash pip install jina ``` #### 创建简单的 Flow Flow 是 Jina 中的核心概念之一，表示整个系统的执行流程。下面是一个创建简单 Flow 并启动服务的例子： ```python from jina import Flow, Document f = Flow().add(uses='jinahub+schemas://SimpleIndexer') # 添加索引器 Pod with f: doc = Document(text="hello world") # 构建文档对象 response = f.post(on='/index', inputs=doc) # 发送请求至 Flow ``` 上述代码展示了如何定义一个基本的 Flow 结构并发送索引请求给该 Flow[^3]。 #### 使用 RESTful 接口访问 Jina 应用程序 如果希望基于 HTTP 协议调用远程部署的服务，则可启用 `--protocol http` 参数来运行应用实例。例如： ```bash jina pod --name gateway --port-expose 8080 --protocol http ... ``` 此时客户端可通过标准 RestAPI 方式提交查询任务[^4]。 --- ### 高级特性介绍 除了基础操作外，Jina 还提供了许多高级选项供用户探索，比如自定义 Executor 实现特定逻辑、配置 YAML 文件简化复杂设置等[^5]。 对于存储设备挂载命令部分提到的内容并不属于 Jina 范畴而是 Linux 下磁盘分区与文件系统相关内容[^1]。 ---
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