Jina AI является ведущим поставщиком облачных решений для нейронного поиска. Их открытый фреймворк использует современные технологии глубокого обучения, что позволяет предприятиям и разработчикам эффективно обрабатывать и искать различные типы данных. Этот подход облегчает развертывание, масштабирование и оркестрацию систем поиска, что делает его идеальным для предприятий, стремящихся улучшить свои возможности извлечения информации и управления данными.

В своей основе продвинутый RAG предоставляет разработчикам модульную архитектуру для реализации рабочих процессов RAG. В рамках платформы реализованы обменные компоненты для загрузки документов, стратегий сегментации, генерации встраиваний, сохранения векторных данных и вызова LLM. Такая модульность позволяет пользователям комбинировать backend-выстраивания (OpenAI, HuggingFace и т. д.) и векторные базы данных (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG включает утилиты для пакетной обработки, слои кеширования и скрипты оценки точности/полноты. Обеспечивая абстракцию общих шаблонов RAG, он уменьшает объём стандартного кода и ускоряет эксперименты, что делает его идеальным для чат-ботов на базе знаний, поиска по предприятиям и динамического суммирования больших массивов документов.