Jina CLIP v1：一个模型，两种模态，四种搜索方向

CLIP 架起了文本和图像的桥梁，但实际上没有人会用它来进行文本检索。

为了解决这一问题，我们推出了 Jina CLIP v1，一个增强版的 OpenAI CLIP 模型，擅长文本-文本、文本-图像、图像-文本，还能进行图像-图像四个方向的检索。从现在起，你的 Jina CLIP 模型不仅是图像检索器，更是强大的文本检索器。

在构建多模态 RAG 应用时，你不再需要在不同的向量模型之间切换，一个模型、两种模态、四个搜索方向 都交给 Jina CLIP v1。更关键的是，它还能够处理长达 8K 的输入长度。接下来，就让我们一探这款新模型的精华所在。

CLIP 的多模态架构

在 2021 年 1 月，OpenAI 推出了开创性的 CLIP 模型，其架构简洁却极具巧思：将一个文本编码器与一个图像编码器结合，在统一的向量空间中输出结果。CLIP 的文本向量与图像向量之间的距离，反映了两者语义关联的紧密程度。

CLIP 这一架构非常适用于跨模态检索和零样本分类任务，通过学习大量的图像和文本对，即使在没有针对性任务训练的情况下，也能理解并分类新的图像。

原始 CLIP 模型中的文本向量部分是一个定制的神经网络，在图像向量方面，OpenAI 则使用了一系列 ResNet 和 ViT 模型，再用图像描述进行训练，以生成相似的图像-文本向量。

这种方法非常有效，尤其是在零样本分类中的表现。举个例子，即使训练数据中没有标注宇航员的图像，CLIP 仍能凭借对文本和图像相关概念的理解，准确识别宇航员的图片。

然而，OpenAI 的 CLIP 也存在两大短板：

1. 文本输入容量非常有限。最多仅支持 77 个 token 的输入，根据 LongCLIP 的实验，实际上其有效输入不超过 20 个 token。

2. 在纯文本检索中表现不佳。主要原因有两点：首先，CLIP 模型的训练目标是对齐文本和图像，没有针对纯文本检索进行专门优化。其次，CLIP 模型的训练数据主要由相对较短的文本组成，难以泛化到更广阔的文本检索场景。

因此，在大多数应用到 CLIP 模型的实际应用场景中，如果涉及到纯文本检索任务，就需要引入其他专用文本向量模型并行使用，使得 AI 框架的规模和复杂性增加了一倍。

Jina CLIP v1 直接解决了这些痛点，利用了近年来的进展，jina-clip-v1 为涉及所有文本和图像模态组合的任务提供了最先进的性能，一个模型支持两种模态、四个搜索方向，为用户带来前所未有的便捷性和高效性。

介绍 Jina CLIP v1

Jina CLIP v1 沿用了 OpenAI CLIP 的双编码器架构：两个编码器共同训练，生成在同一向量空间中的输出结果。

在文本编码器，我们采用自身的向量模型所使用的 Jina BERT v2 架构，支持高达 8k token 的长文本输入，输出维度 768，明显优于 CLIP，能够可以处理更长的文本，并生成更精确的向量。

在图像编码器方面，我们使用了北京智源人工智能研究院的最新模型 EVA-02(https://github.com/baaivision/EVA/tree/master/EVA-02)，我们对一系列图像编码器进行了测评，在相似的预训练背景下进行跨模态测试，EVA-02 明显优于其他模型。它的模型大小也与 Jina BERT 架构相当，因此图像和文本处理任务的计算负担大致相同。经过我们的进一步训练，它在图像到图像及跨模态任务中展现出极佳表现。

通过这一全新组合，Jina CLIP v1 取得了以下重大进展:

• 在跨模态、纯文本、纯图像等所有场景下表现都很卓越，相比 CLIP 模型平均性能提升了 46%。
• EVA-02 不仅在图像-文本和纯图像任务中表现卓越，并且经过 Jina AI 的额外训练后，其纯图像的表现进一步提升。
• 支持更长的文本输入。最高支持 8k token 输入，可与丰富语义上下文相关联。
• Jina CLIP 即使在非跨模态场景中也有出色表现，因此可以大幅节省用户使用时的空间、计算、代码维护和复杂度。

模型训练

Jina CLIP v1 在性能上的出色表现，归因于我们创新性的三阶段训练流程。前面提到了 CLIP 模型在纯文本场景下表现不佳的主要原因：

1. CLIP 专注于捕捉跨模态（图像和文本）的语义关联，对于单个模态（纯文本）之间的细粒度语义建模能力相对较弱。
2. CLIP 使用的训练数据主要来自网络上的图像-文本对，相比于大规模语料库，训练数据在覆盖面和多样性方面存在局限。这导致模型难以泛化到更广阔的文本检索场景，无法有效处理一些长尾或领域特定的查询。

因此，我们有针对性地设计了训练方案来改善这一问题，通过两个任务共同优化、以及长文本单项优化的方式进行训练，具体分为三个步骤：

三阶段联合训练流程

第一阶段：对齐图像和文本向量

首先，我们使用带描述的图像数据来对齐图像和文本向量，辅助文本对来进行协同训练。这种训练方法使两模态互相促进，提升短文本的检索能力，同时保持跨模态检索性能。

第二阶段：利用合成数据进行长文本优化
接着，我们引入了由 AI 模型生成的合成数据，主要是长文本图像描述数据，通过增加文本序列长度（至 512）来训练模型。这一阶段重点提升了模型对于长文本的关注和处理能力，进一步优化了文本检索的性能。

第三阶段：难负样本学习

在最后阶段，我们使用包含难负样本的文本三元组，进一步改进文本编码器，学习区分相关文本与不相关文本。同时，为保持文本-图像对齐，我们继续对长图像标题进行训练。此阶段显著提升了纯文本性能，模型的图像-文本的跨模态检索能力则保持稳定。

通过上述策略，我们实现了文本和图像两模态的共同进化，使模型在所有检索场景中均能发挥出色表现。有关训练和模型架构的详细信息，请参阅我们的论文：《Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever》https://arxiv.org/abs/2405.20204。

多模态向量的新前沿

我们评估了 Jina CLIP v1 在纯文本、纯图像以及跨模态任务中的表现。我们使用 MTEB 检索基准来评估其文本性能；在纯图像任务中，采用 CIFAR-100 基准测试；在跨模态任务方面，选择了包含在 CLIP 基准中的 Flickr8k、Flickr30K 和 MSCOCO Captions 数据集进行评估。

结果如上图所示：，jina-clip-v1 在所有类别中均优于 OpenAI 的原始 CLIP，尤其是在纯文本和纯图像检索方面，表现显著优越。平均来看性能提升了 46%。

如何上手 API

您可以轻松地通过 Jina Embeddings API 将 Jina CLIP v1 集成到您的应用中。

下面的代码展示了如何使用 requests 包在 Python 中调用 API 以获取文本和图像的向量。它将文本字符串和图像的 URL 传递给 Jina AI 服务器，并返回两者的编码。

下面的代码示例展示了如何通过 Python 中的 requests 包调用 API 来获取文本和图像的向量，它将文本字符串和图像的 URL 传递给 Jina AI 服务器，并返回两者的编码。

☝️ 记得将 <YOUR_JINA_AI_API_KEY> 替换为已激活的 Jina API 密钥。你可以在 Jina Embeddings 网页获取包含一百万免费 tokens 的试用密钥。

import requests
import numpy as np
from numpy.linalg import norm

cos_sim = lambda a,b: (a @ b.T) / (norm(a)*norm(b))

url = 'https://api.jina.ai/v1/embeddings'

headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Bearer <YOUR_JINA_AI_API_KEY>'
}

data = {
  'input': [
     {"text": "Bridge close-shot"},
     {"url": "https://fastly.picsum.photos/id/84/1280/848.jpg?hmac=YFRYDI4UsfbeTzI8ZakNOR98wVU7a-9a2tGF542539s"}],
  'model': 'jina-clip-v1',
  'encoding_type': 'float'
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
sim = cos_sim(np.array(response.json()['data'][0]['embedding']), np.array(response.json()['data'][1]['embedding']))
print(f"Cosine text<->image: {sim}")

主流 LLM 框架集成

Jina CLIP v1 已与 LlamaIndex 和 LangChain 等热门框架集成:

• 在 LlamaIndex 中: 通过 MultimodalEmbedding 基类使用 JinaEmbedding，并调用 get_image_embeddings 或 get_text_embeddings。
• 在 LangChain 中: 使用 JinaEmbeddings，并调用 embed_images 或 embed_documents。

定价

文本和图像输入的费用按 token 消耗计算。

• 对于英语文本，平均每个单词需要 1.1 个 token。
• 对于图像，则 224x224 像素块数量计算，每块 1,000 tokens，不足一块的按一块计算。

我们还为企业用户提供包含个性化咨询、定制解决方案、优先支持等增值服务。

在 Hugging Face 上开源

Jina AI 一直积极推动开源社区发展，致力于建立开源搜索基础。因此，我们在 Hugging Face 上发布了 Jina CLIP v1 模型，采用 Apache 2.0 许可证，欢迎大家下载使用。

你可以在 Hugging Face 的 jina-clip-v1 模型页面上找到示例代码，用于在你自己的系统或云部署中下载并运行此模型。

jinaai/jina-clip-v1 · Hugging Face：https://huggingface.co/jinaai/jina-clip-v1

总结

作为我们在多模态向量检索的力作，Jina CLIP v1 性能显著超越了 OpenAI 的 CLIP。它在纯文本和纯图像检索任务中有显著改进，在从文本到图像、从图像到文本的检索任务中表现也很优秀，是应对复杂向量用例的理想解决方案。现在，您不再需要为不同模态使用不同的模型了。

由于资源限制，该模型目前仅支持英文文本。我们正努力扩展其对更多语言的支持。

有关 Jina AI 及其产品的更多信息，请访问我们的网站 https://jina.ai/embeddings。如需讨论具体用例和 Jina AI 产品，请通过小助手 jinaai01 与我们联系。