Jina AI

Jina AI 提供多种 Embedding 模型。seekdb 提供 JinaEmbeddingFunction（基于 LiteLLM），用于在写入 documents 或使用 query_texts 查询时，自动生成向量并完成相似性检索。

提示

使用 Jina AI 服务需要遵循 Jina AI 的收费规则，可能产生相应费用。请在继续前，访问其官网或查阅相关文档，确认并接受其收费标准。如不同意，请勿继续操作。

依赖与鉴权

JinaEmbeddingFunction 基于 LiteLLM 调用 Jina AI 的 Embedding 接口。通常需要：

• Jina AI API Key（具备调用 Embedding 模型的权限）
• Python 环境安装 pyseekdb 与 litellm

鉴权通常通过环境变量提供（默认读取 JINA_API_KEY）；如果您使用了不同的环境变量名，可通过 api_key_env 指定。

示例：创建 Jina Embedding Function

• 基础用法

  from pyseekdb.utils.embedding_functions import JinaEmbeddingFunction
  
  ef = JinaEmbeddingFunction(model_name="jina-embeddings-v2-base-en")

• 多语言模型

  from pyseekdb.utils.embedding_functions import JinaEmbeddingFunction
  
  ef = JinaEmbeddingFunction(model_name="jina-embeddings-v2-base-multilingual")

• 指定 API Key 环境变量名（api_key_env）

  当您的 API Key 不在默认的 JINA_API_KEY 环境变量中时，可以通过 api_key_env 指定变量名：

  from pyseekdb.utils.embedding_functions import JinaEmbeddingFunction
  
  ef = JinaEmbeddingFunction(
      model_name="jina-embeddings-v2-base-en",
      api_key_env="JINA_API_KEY",
  )

参数说明：

• model_name：Jina AI Embedding 模型名称，例如 jina-embeddings-v2-base-en、jina-embeddings-v2-base-multilingual。
• api_key_env：API Key 所在的环境变量名，默认是 JINA_API_KEY。