Gemini Embedding
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Gemini Embedding

Gemini Embedding 是一种先进的文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供强大的语言理解能力。

Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试(MTEB)中表现卓越,超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量,捕捉语义和上下文信息,广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言,具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度,同时引

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    • Gemini Embedding 文本嵌入模型简介概述

      Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试(MTEB)中表现卓越,超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量,捕捉语义和上下文信息,广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言,具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度,同时引入了嵌套表示学习(MRL)技术,可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段,未来将推出稳定版本。

      需求人群:

      "Gemini Embedding 适合开发者、数据科学家和企业用户,用于构建高效的文本处理系统,如智能检索、推荐系统、文本分类和相似性检测等。它能够帮助用户快速实现复杂的自然语言处理任务,减少开发成本和时间。"

      使用场景示例:

      企业内部搜索系统:通过 Gemini Embedding 快速检索相关文档,提升搜索效率。

      内容推荐平台:利用文本嵌入技术为用户推荐相关文章或产品。

      学术研究:分析大量文献数据,提取关键信息和趋势。

      产品特色:

      提供高精度的文本嵌入,捕捉语义和上下文

      支持超过 100 种语言的多语言文本处理

      8K 输入标记长度,可处理长文本和代码

      3K 输出维度,提供高精度的语义表示

      嵌套表示学习(MRL),灵活调整维度以优化存储和性能

      使用教程:

      1. 注册并获取 Gemini API 密钥,访问 Google Developers 官方文档获取更多信息。

      2. 使用 Python 客户端库(如示例代码)调用 Gemini Embedding 模型。

      3. 将文本输入模型,获取嵌入向量。

      4. 根据应用场景(如检索、分类)使用嵌入向量进行后续处理。

      5. 根据需要调整模型参数(如输入长度、输出维度)以优化性能。

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