Gemini Embedding テキスト埋め込みモデル
G
Gemini Embedding テキスト埋め込みモデル
紹介 :
Gemini Embeddingは、Googleがリリースした実験的なテキスト埋め込みモデルであり、Gemini APIを通じてサービスを提供しています。このモデルは、多言語テキスト埋め込みベンチマークテスト(MTEB)で卓越した性能を示し、以前の最先端モデルを凌駕しています。テキストを高次元の数値ベクトルに変換し、意味とコンテキスト情報を捉え、検索、分類、類似度検出などのシナリオで広く使用されています。Gemini Embeddingは100以上の言語をサポートし、8Kの入力トークン長と3Kの出力次元を備え、ネストされた表現学習(MRL)技術も導入されており、ストレージのニーズに合わせて次元を柔軟に調整できます。このモデルは現在実験段階にあり、将来は安定版がリリースされる予定です。
ターゲットユーザー :
Gemini Embedding は、開発者、データサイエンティスト、企業ユーザーが、スマート検索、レコメンドシステム、テキスト分類、類似度検出などの効率的なテキスト処理システムを構築するために適しています。複雑な自然言語処理タスクを迅速に実現し、開発コストと時間を削減するのに役立ちます。
総訪問数: 0
最も高い割合の地域: US(25.51%)
ウェブサイト閲覧数 : 44.7K
使用シナリオ
企業内検索システム:Gemini Embeddingを使用して関連文書を迅速に検索し、検索効率を向上させる。
コンテンツ推薦プラットフォーム:テキスト埋め込み技術を使用して、ユーザーに関連する記事や製品を推薦する。
学術研究:大量の文献データを分析し、重要な情報とトレンドを抽出する。
製品特徴
高精度のテキスト埋め込みを提供し、意味とコンテキストを捉える
100以上の言語をサポートする多言語テキスト処理
8Kの入力トークン長で、長文とコードを処理可能
3Kの出力次元で、高精度の意味表現を提供
ネストされた表現学習(MRL)により、次元を柔軟に調整してストレージとパフォーマンスを最適化
使用チュートリアル
1. Gemini APIキーを登録して取得します。詳細については、Google Developers公式ドキュメントをご覧ください。
2. Pythonクライアントライブラリ(サンプルコードなど)を使用してGemini Embeddingモデルを呼び出します。
3. テキストをモデルに入力し、埋め込みベクトルを取得します。
4. 検索、分類などのアプリケーションシナリオに応じて、埋め込みベクトルを後処理します。
5. 必要に応じて、モデルパラメータ(入力の長さ、出力の次元など)を調整してパフォーマンスを最適化します。
おすすめAI製品
DeepMind Gemini
Deepmind Gemini
Geminiは、Google DeepMindが開発した次世代人工知能システムです。テキスト、画像、ビデオ、音声、コード間のシームレスな相互作用をサポートし、マルチモーダル推論を実行できます。言語理解、推論、数学、プログラミングなど、複数の分野において従来のシステムを凌駕し、現在までに開発された最も強力なAIシステムの一つとなっています。エッジコンピューティングからクラウドコンピューティングまで、様々なニーズに対応できる3つの異なる規模のバージョンがあります。Geminiは、クリエイティブデザイン、ライティングアシスタント、質問応答、コード生成など、幅広い分野で活用できます。
AIモデル
11.4M
中国語精選
LiblibAI
Liblibai
LiblibAIは、中国をリードするAI創作プラットフォームです。強力なAI創作能力を提供し、クリエイターの創造性を支援します。プラットフォームは膨大な数の無料AI創作モデルを提供しており、ユーザーは検索してモデルを使用し、画像、テキスト、音声などの創作を行うことができます。また、ユーザーによる独自のAIモデルのトレーニングもサポートしています。幅広いクリエイターユーザーを対象としたプラットフォームとして、創作の機会を平等に提供し、クリエイティブ産業に貢献することで、誰もが創作の喜びを享受できるようにすることを目指しています。
AIモデル
6.9M
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase