Gemini Embedding

Gemini Embedding – 谷歌推出的文本嵌入模型

Gemini Embedding是什么

Gemini Embedding 是由 Google 推出的创新性文本嵌入模型，旨在将文本转化为高维度的数值向量，从而有效捕捉其语义和上下文信息。这一模型基于 Gemini 模型的训练，具备卓越的语言理解能力，支持超过100种语言，并在多语言文本嵌入基准测试（MTEB）中名列前茅。Gemini Embedding 适用于众多应用场景，包括高效的信息检索、文本分类和相似性检测等，能够显著提高系统的效率与准确性。该模型支持高达8K的输入标记长度和3K维的输出，并通过 Matryoshka Representation Learning（MRL）技术灵活调整维度，以满足存储需求。目前，Gemini Embedding 已集成至 Gemini API。

Gemini Embedding的主要功能

• 高效检索：通过比较查询与文档的嵌入向量，迅速从庞大的数据库中找出相关文档。
• 检索增强生成（RAG）：在生成文本时结合上下文信息，以提高文本的质量和相关性。
• 文本聚类与分类：将相似的文本进行分组，识别数据中的趋势与主题，或自动对文本进行分类（如情感分析、垃圾邮件检测）。
• 文本相似性检测：识别重复内容，适用于网页去重或抄袭检测。
• 多语言支持：支持100多种语言，适合跨语言的应用场景。
• 灵活的维度调整：根据需求调整嵌入向量的维度，优化存储成本。
• 长文本嵌入：支持高达8K个标记的输入，能够处理更长的文本、代码或数据块。

Gemini Embedding的技术原理

• 基于 Gemini 模型的训练：利用 Gemini 模型对语言的深度理解及上下文感知能力，生成高质量的嵌入向量。
• 高维嵌入表示：模型输出的嵌入向量维度达到3K，相较于传统模型，更加细致地捕捉文本的语义信息。
• Matryoshka Representation Learning（MRL）：这是一种创新技术，允许用户根据需求裁剪高维嵌入向量，从而降低存储成本，同时保持语义信息的完整性。
• 上下文感知：模型能够理解文本的上下文信息，在复杂的多语言环境中准确捕捉语义。
• 优化的输入和输出：支持高达8K个标记的输入，处理更长文本的同时，基于高维嵌入向量提供更丰富的语义表示。

Gemini Embedding的项目地址

• 项目官网：https://developers.googleblog.com/en/gemini-embedding

Gemini Embedding的应用场景

• 开发者：构建智能搜索、推荐系统或自然语言处理应用。
• 数据科学家：适用于文本分类、聚类和情感分析。
• 企业技术团队：在知识管理、文档检索和客户支持中应用。
• 研究人员：进行语言学研究和多语言分析。
• 产品团队：开发个性化内容和智能交互功能。

常见问题

• Gemini Embedding的输入限制是什么？该模型支持高达8K个标记的输入。
• 它支持哪些语言？Gemini Embedding 支持超过100种语言。
• 如何调整嵌入向量的维度？通过 Matryoshka Representation Learning（MRL）技术，用户可以根据存储需求灵活调整维度。
• Gemini Embedding适用于哪些应用场景？它广泛应用于高效检索、文本分类、相似性检测等领域。