URLからLLM向けの読み取り
URLをMarkdownまたはJSONに変換し、LLMが利用しやすく、根拠付けしやすい形にします。Readerページでは、コンテンツ形式、抽出ルール、出力制御のオプションが強調されています。
Jina AIは、Webページの読み取り、Web検索、埋め込み、再ランキング、マルチモーダル/多言語検索ワークフロー向けのAPIとモデルを備えた検索特化AIプラットフォームです。
Jina AIは、Webページの読み取り、Web検索、埋め込みの生成、結果の再ランキング、多言語またはマルチモーダルデータの処理のためのAPIとモデルを中心に構築された、検索特化型のAIプラットフォームです。ホームページでは「search foundation」として位置づけられており、収集されたページにはReader、Embeddings、そしてより広いモデルカタログ向けの製品が示されています。
Reader APIはURLをLLM向けのMarkdownまたはJSONに変換し、検索ページとモデルページでは、s.jina.aiを使ったWeb検索、モデル選択、設定可能な抽出設定などのワークフローが示されています。これらを合わせると、この製品は、検索アプリケーション、エージェント、根拠付けパイプライン向けに、信頼性の高いページ読み取りと検索コンポーネントを必要とする開発者を対象としています。
URLをMarkdownまたはJSONに変換し、LLMが利用しやすく、根拠付けしやすい形にします。Readerページでは、コンテンツ形式、抽出ルール、出力制御のオプションが強調されています。
s.jina.ai を通じてSERP形式の結果を取得するWeb検索エンドポイントを利用できます。ホームページでは、これを検索ワークフローの一部として位置づけています。
製品ラインナップの埋め込みモデルと再ランキングモデルを使って、検索、意味的マッチング、ランキング処理を支援します。
モデルカタログから、テキスト、コード、マルチモーダル、Reader向けモデルを含む複数の search foundation models を選択できます。
セレクタ、待機ルール、画像処理、Cookie、プロキシオプション、ブラウザ設定を使って、より複雑なページの抽出動作を制御できます。
ホームページに記載されているMCPサーバーエンドポイントを介して接続し、LLM環境で利用できます。
Reader APIを使って記事やページの内容をMarkdownまたはJSONに取り込み、LLMのプロンプト、RAGパイプライン、社内調査ツールに活用します。
新しい外部情報が必要なアシスタントや検索フローを構築する際に、Webを検索し、SERP形式の結果を基に作業します。
埋め込みと再ランキングを適用して検索インデックスを整理し、一致精度を高め、モデルに渡す前の候補パッセージを順位付けします。
ワークフローでテキスト、コード、マルチモーダル、またはReader指向の処理が必要な場合に、カタログから専用モデルを選びます。
ページが動的であったり、より正確なスクレイピングルールが必要な場合に、セレクタ、Cookie、プロキシ設定、ブラウザ制御を使って抽出動作を調整します。
はい。このサイトでは、Jina AIをReader、Embeddings、Rerankerを含む検索指向のワークフロー向けAPIとモデルのセットとして紹介しており、検索・検索結果の根拠付けシステムを構築する開発者向けです。
Reader APIは、r.jina.aiを対象URLの前に置くことで、URLをLLM向けのMarkdownに変換します。ページには、JSON出力、コンテンツフィルタリング、タイムアウト制御などのオプションもあります。
ホームページでは、s.jina.aiを使ってWebを検索し、SERP結果を取得できると案内しており、モデルページではJinaのsearch foundation modelsとrerankerが示されています。
ソースには、LLM内でAPIにアクセスするためにmcp.jina.aiをMCPサーバーとして追加できると記載されていますが、提供ページにはセットアップの詳細はありません。
Readerページには料金セクションがあり、ホームページではクレジットカードや登録なしですぐに開始できると案内されています。収集されたテキストには、料金プランの詳細や価格は含まれていません。