Gemini Embedding - 谷歌推出的文本嵌入模型

Gemini Embedding是什么

Gemini Embedding 是 Google 推出的先进的文本嵌入模型，基于将文本转化为高维数值向量，捕捉其语义和上下文信息。Gemini Embedding基于 Gemini 模型训练，具备强大的语言理解能力，支持超过100种语言，在多语言文本嵌入基准测试（MTEB）中排名第一。模型适用于多种场景，如高效检索、文本分类、相似性检测等，能显著提升系统的效率和准确性。Gemini Embedding支持长达8K的输入标记长度和3K维度的输出，基于 Matryoshka Representation Learning（MRL）技术灵活调整维度满足存储需求。Gemini Embedding 现已集成至 Gemini API。

Gemini Embedding的主要功能

高效检索：比较查询和文档的嵌入向量，快速从海量数据库中找到相关文档。
检索增强生成（RAG）：结合上下文信息，提升生成文本的质量和相关性。
文本聚类与分类：将相似文本分组，识别数据中的趋势和主题，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，用在网页去重或抄袭检测。
多语言支持：支持超过100种语言，适用于跨语言应用。
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：支持长达8K个标记的输入，支持处理更长的文本、代码或数据块。

Gemini Embedding的技术原理

基于 Gemini 模型的训练：基于 Gemini 模型对语言的深度理解和上下文感知能力，生成高质量的嵌入向量。
高维嵌入表示：模型输出3K维度的嵌入向量，相比传统模型，更精细地捕捉文本的语义信息。
Matryoshka Representation Learning（MRL）：一种创新的技术，用户根据需求截断原始的高维嵌入向量，降低存储成本，保持语义信息的完整性。
上下文感知：模型能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：支持长达8K个标记的输入，能处理更长的文本，同时基于高维嵌入向量提供更丰富的语义表示。