Gemini Embedding 文本嵌入模型

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Gemini Embedding 是 Google 推出的一種實驗性文本嵌入模型，通過 Gemini API 提供服務。該模型在多語言文本嵌入基準測試（MTEB）中表現卓越，超越了之前的頂尖模型。它能夠將文本轉換為高維數值向量，捕捉語義和上下文信息，廣泛應用于檢索、分類、相似性檢測等場景。Gemini Embedding 支持超過 100 種語言，具備 8K 輸入標記長度和 3K 輸出維度，同時引入了嵌套表示學習（MRL）技術，可靈活調整維度以滿足存儲需求。該模型目前處于實驗階段，未來將推出穩定版本。

Gemini Embedding是什么

Gemini Embedding是谷歌推出的一款實驗性文本嵌入模型，通過Gemini API提供服務。它能將文本轉換為高維數值向量，捕捉文本的語義和上下文信息，從而實現文本相似度比較、信息檢索、文本分類等功能。這款模型在多語言文本嵌入基準測試（MTEB）中表現出色，支持超過100種語言，擁有8K的輸入標記長度和3K的輸出維度，并采用了嵌套表示學習（MRL）技術，可以靈活調整維度以優化存儲和性能。

Gemini Embedding主要功能

Gemini Embedding的主要功能在于將文本轉換為能夠反映其語義信息的向量表示。這使得它能夠應用于各種自然語言處理任務，例如：

• 語義相似度搜索：快速查找與給定文本語義相似的其他文本。
• 文本分類：根據文本內容將其分類到不同的類別。
• 推薦系統：根據用戶的興趣推薦相關的文本內容。
• 問答系統：理解問題并從文本中提取答案。

如何使用Gemini Embedding

使用Gemini Embedding需要以下步驟：

1. 注冊并獲取Gemini API密鑰。
2. 使用Python客戶端庫（或其他支持的語言）調用Gemini Embedding模型。
3. 將文本輸入模型，獲取嵌入向量。
4. 根據應用場景使用嵌入向量進行后續處理，例如計算向量間的相似度或進行分類。
5. 根據需要調整模型參數（如輸入長度、輸出維度）以優化性能。

Gemini Embeddin品價格

目前，關于Gemini Embedding的具體定價信息尚未公開，建議訪問Google Developers官方文檔或聯系Google Cloud支持團隊獲取最新信息。

Gemini Embedding常見問題

Gemini Embedding的準確性如何？

Gemini Embedding在MTEB基準測試中表現優異，準確性較高，但實際效果會受到輸入文本質量和應用場景的影響。建議在實際應用中進行測試和評估。

Gemini Embedding支持哪些編程語言？

目前官方文檔主要提供了Python客戶端庫的示例，但Gemini API理論上支持多種編程語言，具體支持情況建議參考官方文檔。

Gemini Embedding的限制是什么？

Gemini Embedding目前處于實驗階段，可能存在一些限制，例如對輸入文本長度和特殊字符的處理。建議參考官方文檔了解最新的限制和更新。

Gemini Embedding 文本嵌入模型官網入口網址

https://developers.googleblog.com/en/gemini-embedding-text-model-now-available-gemini-api/

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