जीना एआई रीडरएलएम-वी2 उन्नत रिलीज: एचटीएमएल से मार्कडाउन/जेएसओएन में रूपांतरण गुणवत्ता में सुधार किया गया है, और एजेंट पुनर्प्राप्ति आधार को अपग्रेड किया गया है।

जीना एआई ने जून 2026 में रीडरएलएम-वी2 का उन्नत संस्करण जारी किया। इसका मुख्य उद्देश्य रीडर में एचटीएमएल की मार्कडाउन/जेएसओएन में रूपांतरण गुणवत्ता को उच्च स्तर तक सुधारना और खोज-संबंधित क्षमताओं का विस्तार करना जारी रखना है। कोर के रूप में r.jina.ai और s.jina.ai के साथ एजेंट पुनर्प्राप्ति आधार के रूप में, यह अद्यतन सीधे वेब पेज जानकारी प्राप्त करने में RAG सिस्टम और AI एजेंट की विश्वसनीयता और निष्ठा से संबंधित है।

• रूपांतरण गुणवत्ता में वृद्धि: रीडरएलएम-वी2 एचटीएमएल से मार्कडाउन/जेएसओएन रूपांतरण की सटीकता में सुधार करता है, सूचना हानि और संरचनात्मक भ्रम को कम करता है।
• खोज क्षमता विस्तार: एजेंट की वास्तविक समय की जानकारी अधिग्रहण का समर्थन करने के लिए खोज समापन बिंदु को बढ़ाया जाना जारी है।
• घटक पुनर्प्राप्ति आधार: रीडर, एंबेडिंग, रीरैंकर, डीपसर्च और अन्य क्षमताओं को स्वतंत्र रूप से और स्वतंत्र रूप से संयुक्त कहा जा सकता है।
• एलएलएम-अनुकूल आउटपुट के लिए: वेब पेज सामग्री को एलएलएम-अनुकूल टेक्स्ट में परिवर्तित करना आरएजी और एजेंट के लिए एक महत्वपूर्ण प्रीप्रोसेसिंग परत है।

संस्करण पृष्ठभूमि

जीना एआई को किसी अन्य वेक्टर डेटाबेस या खोज इंजन के रूप में तैनात नहीं किया गया है, बल्कि इसकी मूल अवधारणा के रूप में "घटक पुनर्प्राप्ति" के साथ ओपन सोर्स खोज बुनियादी ढांचे परतों का एक सेट है। यह वेब पेज रीडिंग (रीडर), सिमेंटिक वेक्टराइजेशन (एंबेडिंग), प्रासंगिकता पुनर्व्यवस्था (रीरैंकर), मल्टी-मोडल समझ और गहरी खोज तर्क (डीपसर्च) को एपीआई मॉड्यूल में विघटित करता है जिन्हें स्वतंत्र रूप से और स्वतंत्र रूप से संयुक्त कहा जा सकता है। रीडर एपीआई ने 2023-01 से विकास जारी रखा है जब इसने r.jina.ai यूआरएल पढ़ने की क्षमताओं को उजागर किया, और रीडरएलएम-वी2 इस विकास में रूपांतरण गुणवत्ता में एक महत्वपूर्ण उन्नयन है।

इस संस्करण की मुख्य विशेषताएं

रीडरएलएम-वी2 रूपांतरण संवर्द्धन

• एचटीएमएल से मार्कडाउन: वेब पेज की संरचना को अधिक सटीक रूप से पुनर्स्थापित करें, नेविगेशन और विज्ञापनों जैसे शोर को हटा दें, और पाठ के शब्दार्थ को बनाए रखें।
• HTML से JSON: प्रोग्रामेटिक खपत और डेटा भंडारण की सुविधा के लिए पृष्ठ जानकारी का संरचित निष्कर्षण।
• निष्ठा में सुधार: तालिकाओं, कोड ब्लॉक और सूचियों जैसी जटिल संरचनाएं रूपांतरण के दौरान कम विकृत होती हैं, जिससे डाउनस्ट्रीम पार्सिंग लागत कम हो जाती है।

घटकों को खोजें और पुनर्प्राप्त करें

• s.jina.ai खोज: एजेंट-उन्मुख वास्तविक समय खोज क्षमता, "खोज-पढ़ें" बंद लूप को पूरा करने के लिए रीडर के साथ काम करना।
• एंबेडिंग और रीरैंकर: पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता में सुधार के लिए सिमेंटिक वैश्वीकरण और प्रासंगिकता पुनर्व्यवस्था।
• डीपसर्च: गहन खोज तर्क क्षमताएं, बहु-चरण पुनर्प्राप्ति परिदृश्यों का समर्थन।

डेवलपर्स के लिए अर्थ

उद्योग के नजरिए से, जिना एआई का रीडरएलएम-वी2 अपग्रेड एजेंट के बुनियादी ढांचे के लिए नियतात्मक आवश्यकताओं की ओर इशारा करता है: वेब पेज की जानकारी एजेंट के लिए सबसे महत्वपूर्ण बाहरी डेटा स्रोतों में से एक है, और "वेब पेजों को संरचित पाठ में बदलने की गुणवत्ता" सीधे आरएजी अनुप्रयोगों की उत्तर गुणवत्ता निर्धारित करती है। घरेलू डेवलपर्स के लिए, इसका मतलब यह है कि दस्तावेज़ प्रश्न और उत्तर, सूचना एकत्रीकरण और एजेंट अनुप्रयोगों का निर्माण करते समय, वे पहले "विश्वसनीय वेब पेज रीडिंग" को बुनियादी ढांचे के रूप में जोड़ सकते हैं, और फिर वेक्टराइजेशन और पुनर्व्यवस्था जोड़ सकते हैं।