

Gemini Embedding 文本嵌入模型
簡介 :
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,廣泛應用於檢索、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。該模型目前處於實驗階段,未來將推出穩定版本。
需求人群 :
Gemini Embedding 適合開發者、數據科學家和企業用戶,用於構建高效的文本處理系統,如智能檢索、推薦系統、文本分類和相似性檢測等。它能夠幫助用戶快速實現複雜的自然語言處理任務,減少開發成本和時間。
使用場景
企業內部搜索系統:通過 Gemini Embedding 快速檢索相關文檔,提升搜索效率。
內容推薦平臺:利用文本嵌入技術為用戶推薦相關文章或產品。
學術研究:分析大量文獻數據,提取關鍵信息和趨勢。
產品特色
提供高精度的文本嵌入,捕捉語義和上下文
支持超過 100 種語言的多語言文本處理
8K 輸入標記長度,可處理長文本和代碼
3K 輸出維度,提供高精度的語義表示
嵌套表示學習(MRL),靈活調整維度以優化存儲和性能
使用教程
1. 註冊並獲取 Gemini API 密鑰,訪問 Google Developers 官方文檔獲取更多信息。
2. 使用 Python 客戶端庫(如示例代碼)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(如檢索、分類)使用嵌入向量進行後續處理。
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。
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