Gemini Embedding – 谷歌推出的文本嵌入模型

Gemini Embedding是什么

Gemini Embedding 是由 Google 推出的創(chuàng)新性文本嵌入模型，旨在將文本轉(zhuǎn)化為高維度的數(shù)值向量，從而有效捕捉其語義和上下文信息。這一模型基于 Gemini 模型的訓(xùn)練，具備卓越的語言理解能力，支持超過100種語言，并在多語言文本嵌入基準測試（MTEB）中名列前茅。Gemini Embedding 適用于眾多應(yīng)用場景，包括高效的信息檢索、文本分類和相似性檢測等，能夠顯著提高系統(tǒng)的效率與準確性。該模型支持高達8K的輸入標記長度和3K維的輸出，并通過 Matryoshka Representation Learning（MRL）技術(shù)靈活調(diào)整維度，以滿足存儲需求。目前，Gemini Embedding 已集成至 Gemini API。

Gemini Embedding的主要功能

• 高效檢索：通過比較查詢與文檔的嵌入向量，迅速從龐大的數(shù)據(jù)庫中找出相關(guān)文檔。
• 檢索增強生成（RAG）：在生成文本時結(jié)合上下文信息，以提高文本的質(zhì)量和相關(guān)性。
• 文本聚類與分類：將相似的文本進行分組，識別數(shù)據(jù)中的趨勢與主題，或自動對文本進行分類（如情感分析、垃圾郵件檢測）。
• 文本相似性檢測：識別重復(fù)內(nèi)容，適用于網(wǎng)頁去重或抄襲檢測。
• 多語言支持：支持100多種語言，適合跨語言的應(yīng)用場景。
• 靈活的維度調(diào)整：根據(jù)需求調(diào)整嵌入向量的維度，優(yōu)化存儲成本。
• 長文本嵌入：支持高達8K個標記的輸入，能夠處理更長的文本、代碼或數(shù)據(jù)塊。

Gemini Embedding的技術(shù)原理

• 基于 Gemini 模型的訓(xùn)練：利用 Gemini 模型對語言的深度理解及上下文感知能力，生成高質(zhì)量的嵌入向量。
• 高維嵌入表示：模型輸出的嵌入向量維度達到3K，相較于傳統(tǒng)模型，更加細致地捕捉文本的語義信息。
• Matryoshka Representation Learning（MRL）：這是一種創(chuàng)新技術(shù)，允許用戶根據(jù)需求裁剪高維嵌入向量，從而降低存儲成本，同時保持語義信息的完整性。
• 上下文感知：模型能夠理解文本的上下文信息，在復(fù)雜的多語言環(huán)境中準確捕捉語義。
• 優(yōu)化的輸入和輸出：支持高達8K個標記的輸入，處理更長文本的同時，基于高維嵌入向量提供更豐富的語義表示。

Gemini Embedding的項目地址

• 項目官網(wǎng)：https://developers.googleblog.com/en/gemini-embedding

Gemini Embedding的應(yīng)用場景

• 開發(fā)者：構(gòu)建智能搜索、推薦系統(tǒng)或自然語言處理應(yīng)用。
• 數(shù)據(jù)科學(xué)家：適用于文本分類、聚類和情感分析。
• 企業(yè)技術(shù)團隊：在知識管理、文檔檢索和客戶支持中應(yīng)用。
• 研究人員：進行語言學(xué)研究和多語言分析。
• 產(chǎn)品團隊：開發(fā)個性化內(nèi)容和智能交互功能。

常見問題

• Gemini Embedding的輸入限制是什么？該模型支持高達8K個標記的輸入。
• 它支持哪些語言？Gemini Embedding 支持超過100種語言。
• 如何調(diào)整嵌入向量的維度？通過 Matryoshka Representation Learning（MRL）技術(shù)，用戶可以根據(jù)存儲需求靈活調(diào)整維度。
• Gemini Embedding適用于哪些應(yīng)用場景？它廣泛應(yīng)用于高效檢索、文本分類、相似性檢測等領(lǐng)域。