摘要：本文介绍 Dify.AI 正式集成 Jina Embedding v2 模型。该模型支持 8192 tokens 长上下文，显著提升 RAG 应用的理解与推理能力。文章详细提供了 Dify Cloud 与社区版的环境配置及 RAG 应用开发指南，助力开发者快速构建高质量 AI 应用。
Dify.AI x Jina AI：Dify 现已集成 Jina Embedding 模型
文本嵌入（Text Embeddings）是构建检索增强生成（RAG）应用的核心。嵌入模型能够将文本转换为向量，精准捕捉语义信息，从而实现深度的自然语言理解。
在 RAG 流程中，嵌入模型的上下文长度对捕捉语境和含义至关重要。可以将 Transformer 比作一台电脑：LLM 的上下文长度就像内存（RAM）——容量越大越好，但成本也越高。RAG 的作用类似于外接存储，能高效扩展这一能力。因此，支持更长文本的模型（如 jina-embeddings-v2 系列）必不可少，它们能生成更丰富、更具语境感知能力的嵌入向量。
Dify.AI 整合了来自多方的多种模型，旨在为用户提供最优的 AI 解决方案。jina-embeddings-v2 支持 8,192 tokens 的上下文长度，在开源模型中表现卓越（多数模型仅支持 512 tokens）。通过将 Jina Embedding 模型集成到 Dify 平台，我们让用户能够直接使用顶尖模型，从而在各类 AI 应用中实现更细腻的自然语言理解。
jina-embeddings-v2 的大上下文窗口使其能够更全面地处理长文本，进而生成更丰富、更具语境感知能力的嵌入向量。这一能力对于在 AI 应用中实现更深层的语义理解和高级推理至关重要。
根据 LlamaIndex 发布的 RAG 系统嵌入模型排行榜，jina-embeddings-v2 已脱颖而出，成为领跑者。其表现超越了 Cohere 的 Embed v3 和 OpenAI 的 text-embeddings-ada-002 等知名模型。
Jina AI 首席执行官韩潇表示：“该模型支持超过 8,000 tokens 的上下文，能够以前所未有的细节捕捉语义及其关联关系。我们非常高兴此次与 Dify.AI 的集成，能让众多开发者和企业直接使用这项前沿技术。”
在 Dify Cloud 中使用 Jina Embedding v2
在 Dify Cloud 中集成 Jina Embedding 操作简便。只需几步，即可快速搭建 RAG 应用。
配置 Jina Embeddings API Key
前往 Embedding API 页面获取 Jina Embeddings API Key，并复制保存。
将 Jina Embedding 集成至 Dify Cloud
在模型列表中选择 Jina Embeddings 模型，并粘贴 API Key。
在系统模型设置（System Model Settings）中，将其设为默认嵌入模型。
开发 RAG 应用
开发流程从创建“知识库”（Knowledge）开始。你需要准备或导入内容，供 RAG 应用参考以生成回答或执行操作。
作为 RAG 框架的一部分，Jina Embedding v2 将自动处理这些文档或内容。该模型能有效理解并对知识库中的信息进行分类。
知识库搭建完成后，下一步是开发聊天机器人。该机器人将以你创建的知识库作为上下文，从中提取信息来回答问题或执行任务。
聊天机器人开发完成后，需进行测试与观察。这主要通过“提示词工程”（Prompt Engineering）实现，即使用不同提示词与机器人交互，并观察其反馈。此阶段至关重要，它能帮助你了解机器人对知识库的利用程度，并据此进行调优以提升性能。
查看对话日志
查看并分析对话日志（Conversation Log）中记录的交互细节。提示词日志页面会清晰展示每次交互中，知识库的嵌入文档内容是如何被调用的。通过审查这些日志，你可以深入了解知识库与嵌入模型的实际效果，以及它们对机器人回答的具体影响。
如何使用社区版？
秉承普及 AI 技术的使命，Dify.AI 确保 Jina Embeddings v2 模型同时支持云端平台与社区版。这种双轨模式满足了不同用户的需求，无论是需要稳定云服务的企业，还是寻求开源方案的独立开发者与研究人员，均可轻松接入。
使用 Dify 社区版创建 AI 应用，请遵循以下步骤：
前置条件
- 本地安装并启动 Dify 社区版。
- 本地安装并启动 Xinference。
部署 jina-embeddings-v2
前往 Xinference 页面，在“Embedding Models”分类下找到该模型。点击激活即可开始使用。你随时可在“Running Models”页面查看模型状态并观察其运行效果。
将 Jina Embedding 模型添加至 Dify
首先，将刚刚激活的嵌入模型添加到 Xorbits Inference 模型提供商中。
随后，在系统模型设置中将其设为默认嵌入模型。
使用刚创建的知识库作为上下文，搭建聊天机器人。完成上述步骤后，即可按照与云端版本相同的流程，开始开发 RAG 应用。
结语
除本文提到的 Jina 嵌入模型外，Dify 还支持 OpenAI 和智谱（ZHIPU/ChatGLM）的嵌入模型。我们致力于与更多优秀伙伴合作，为开发者提供更开放的平台与丰富的精选工具。目前，我们的重点在于优化社区版架构，降低贡献者集成高质量模型的门槛，并助力其在 Dify 平台上顺利推进项目。如需了解更多，欢迎通过我们的社区联系我们。
了解更多 Dify.AI 产品详情，请访问 Dify.AI 官网 或加入我们的 Discord 社区。
本页目录
- 在 Dify Cloud 中使用 Jina Embedding v2
- 配置 Jina Embeddings API Key
- 将 Jina Embedding 集成至 Dify Cloud
- 开发 RAG 应用
- 查看对话日志
- 如何使用社区版？
- 前置条件
- 部署 jina-embeddings-v2
- 将 Jina Embedding 模型添加至 Dify
- 结语