Gemini Embedding – 谷歌推出的文本嵌入模型

Gemini Embedding是什么

Gemini Embedding 是由 Google 推出的創新性文本嵌入模型，旨在將文本轉化為高維度的數值向量，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）技術靈活調整維度，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，迅速從龐大的數據庫中找出相關文檔。
• 檢索增強生成（RAG）：在生成文本時結合上下文信息，以提高文本的質量和相關性。
• 文本聚類與分類：將相似的文本進行分組，識別數據中的趨勢與主題，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：識別重復內容，適用于網頁去重或抄襲檢測。
• 多語言支持：支持100多種語言，適合跨語言的應用場景。
• 靈活的維度調整：根據需求調整嵌入向量的維度，優化存儲成本。
• 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、代碼或數據塊。

Gemini Embedding的技術原理

• 基于 Gemini 模型的訓練：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）：這是一種創新技術，允許用戶根據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，在復雜的多語言環境中準確捕捉語義。
• 優化的輸入和輸出：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：https://developers.googleblog.com/en/gemini-embedding

Gemini Embedding的應用場景

• 開發者：構建智能搜索、推薦系統或自然語言處理應用。
• 數據科學家：適用于文本分類、聚類和情感分析。
• 企業技術團隊：在知識管理、文檔檢索和客戶支持中應用。
• 研究人員：進行語言學研究和多語言分析。
• 產品團隊：開發個性化內容和智能交互功能。

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。
• 如何調整嵌入向量的維度？通過 Matryoshka Representation Learning（MRL）技術，用戶可以根據存儲需求靈活調整維度。
• Gemini Embedding適用于哪些應用場景？它廣泛應用于高效檢索、文本分類、相似性檢測等領域。