Gemini Embedding 文本嵌入模型

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Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型，通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试（MTEB）中表现卓越，超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量，捕捉语义和上下文信息，广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言，具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度，同时引入了嵌套表示学习（MRL）技术，可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段，未来将推出稳定版本。

Gemini Embedding是什么？

Gemini Embedding是Google推出的一款实验性文本嵌入模型，通过Gemini API提供服务。它能够将文本转换为高维数值向量，这些向量捕捉了文本的语义和上下文信息，从而使计算机能够“理解”文本的含义，并进行各种自然语言处理任务。

Gemini Embedding主要功能

Gemini Embedding的主要功能是将文本转换为嵌入向量。这些向量可以用于各种下游任务，例如：相似性检测（判断两段文本是否相似）、文本检索（在大量文本中查找与给定文本最相关的文本）、文本分类（将文本分类到不同的类别）以及推荐系统（根据用户的兴趣推荐相关内容）。它支持超过100种语言，能够处理长达8K个标记的文本，并提供3K维的输出向量，精度高，效率高。

如何使用Gemini Embedding？

使用Gemini Embedding需要先注册并获取Gemini API密钥。然后，您可以使用Python客户端库（Google提供示例代码）调用Gemini Embedding模型。具体步骤包括：1. 获取API密钥；2. 使用Python客户端库；3. 将文本输入模型，获取嵌入向量；4. 根据应用场景使用嵌入向量进行后续处理；5. 根据需要调整模型参数优化性能。

Gemini Embedding产品价格

目前，Google并未公开Gemini Embedding API的价格信息，建议访问Google Developers官网获取最新定价信息。

Gemini Embedding常见问题

Gemini Embedding的精度如何？ Gemini Embedding在多语言文本嵌入基准测试（MTEB）中表现卓越，超越了之前的顶尖模型，因此其精度非常高。
Gemini Embedding支持哪些编程语言？目前主要支持Python，Google可能会在未来支持更多编程语言。
Gemini Embedding的限制是什么？作为实验性产品，Gemini Embedding可能存在一些限制，例如偶尔出现错误或性能波动，建议关注Google官方文档了解最新更新和限制信息。

Gemini Embedding 文本嵌入模型官网入口网址

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

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