jina/jina-embeddings-v2-base-de

jina-embeddings-v2-base-de is a German/English bilingual text embedding model supporting 8192 sequence length. It is based on a BERT architecture (JinaBERT) that supports the symmetric bidirectional variant of ALiBi to allow longer sequence length. We have designed it for high performance in mono-lingual & cross-lingual applications and trained it specifically to support mixed German-English input without bias. Additionally, we provide the following embedding models:

jina-embeddings-v2-base-de ist ein zweisprachiges Text Embedding Modell für Deutsch und Englisch, welches Texteingaben mit einer Länge von bis zu 8192 Token unterstützt. Es basiert auf der adaptierten Bert-Modell-Architektur JinaBERT, welche mithilfe einer symmetrische Variante von ALiBi längere Eingabetexte erlaubt. Wir haben, das Model für hohe Performance in einsprachigen und cross-lingual Anwendungen entwickelt und speziell darauf trainiert, gemischte deutsch-englische Eingaben ohne einen Bias zu kodieren.

In ollama hub we provide the following set of models:

jina-embeddings-v2-small-en: 33 million parameters.
jina-embeddings-v2-base-en: 137 million parameters.
jina-embeddings-v2-base-de: German-English Bilingual embeddings. (you are here).
jina-embeddings-v2-base-es: Spanish-English Bilingual embeddings.

Ollama Usage

This model is an embedding model, meaning it can only be used to generate embeddings.

You can get it by doing ollama pull jina/jina-embeddings-v2-base-de

REST API

curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{
  "model": "jina/jina-embeddings-v2-base-de",
  "prompt": "Wie ist das Wetter heute?"
}'

Python API

ollama.embeddings(model='jina/jina-embeddings-v2-base-de', prompt='Wie ist das Wetter heute?')

Javascript API

ollama.embeddings({ model: 'jina/jina-embeddings-v2-base-de', prompt: 'Wie ist das Wetter heute?' })

Use Jina Embeddings for RAG

According to the latest blog post from LLamaIndex,

In summary, to achieve the peak performance in both hit rate and MRR, the combination of OpenAI or JinaAI-Base embeddings with the CohereRerank/bge-reranker-large reranker stands out.

References

Technical Report

Jina Embeddings homepage

The text embedding set trained by <a href="https://jina.ai/">Jina AI</a>.

## Quick Start

The easiest way to starting using `jina-embeddings-v2-base-de` is to use Jina AI's [Embedding API](https://jina.ai/embeddings/).

## Intended Usage & Model Info

`jina-embeddings-v2-base-de` is a German/English bilingual text **embedding model** supporting **8192 sequence length**.
It is based on a BERT architecture (JinaBERT) that supports the symmetric bidirectional variant of [ALiBi](https://arxiv.org/abs/2108.12409) to allow longer sequence length.
We have designed it for high performance in mono-lingual & cross-lingual applications and trained it specifically to support mixed German-English input without bias.
Additionally, we provide the following embedding models:

`jina-embeddings-v2-base-de` ist ein zweisprachiges **Text Embedding Modell** für Deutsch und Englisch,
welches Texteingaben mit einer Länge von bis zu **8192 Token unterstützt**.
Es basiert auf der adaptierten Bert-Modell-Architektur JinaBERT,
welche mithilfe einer symmetrische Variante von [ALiBi](https://arxiv.org/abs/2108.12409) längere Eingabetexte erlaubt.
Wir haben, das Model für hohe Performance in einsprachigen und cross-lingual Anwendungen entwickelt und speziell darauf trainiert,
gemischte deutsch-englische Eingaben ohne einen Bias zu kodieren.

In ollama hub we provide the following set of models:

- [`jina-embeddings-v2-small-en`](https://ollama.com/jina/jina-embeddings-v2-small-en): 33 million parameters.
- [`jina-embeddings-v2-base-en`](https://ollama.com/jina/jina-embeddings-v2-base-en): 137 million parameters.
- [`jina-embeddings-v2-base-de`](https://ollama.com/jina/jina-embeddings-v2-base-de): German-English Bilingual embeddings.   **(you are here)**.
- [`jina-embeddings-v2-base-es`](https://ollama.com/jina/jina-embeddings-v2-base-es): Spanish-English Bilingual embeddings.

## Ollama Usage

This model is an embedding model, meaning it can only be used to generate embeddings.

You can get it by doing `ollama pull jina/jina-embeddings-v2-base-de`

### REST API
```
curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{
  "model": "jina/jina-embeddings-v2-base-de",
  "prompt": "Wie ist das Wetter heute?"
}'
```

### Python API

```python
ollama.embeddings(model='jina/jina-embeddings-v2-base-de', prompt='Wie ist das Wetter heute?')
```

### Javascript API

```javascript
ollama.embeddings({ model: 'jina/jina-embeddings-v2-base-de', prompt: 'Wie ist das Wetter heute?' })
```

## Use Jina Embeddings for RAG

According to the latest blog post from [LLamaIndex](https://blog.llamaindex.ai/boosting-rag-picking-the-best-embedding-reranker-models-42d079022e83),

> In summary, to achieve the peak performance in both hit rate and MRR, the combination of OpenAI or JinaAI-Base embeddings with the CohereRerank/bge-reranker-large reranker stands out.

## References

[Technical Report](https://arxiv.org/abs/2402.17016)

[Jina Embeddings homepage](https://jina.ai/embeddings/)

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