Gemini Embedding：谷歌 DeepMind 推出的文本嵌入模型

Gemini Embedding简介

Gemini Embedding 是谷歌 DeepMind 团队推出的一款文本嵌入模型。该模型基于 Gemini 架构开发，能够将文本转化为高维数值向量，捕捉其语义和上下文信息。它在多语言文本嵌入基准测试（MTEB）中以平均任务得分 68.32 的成绩登顶，超越了 Mistral、Cohere 和 Qwen 等竞争对手。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言，输入长度可达 8K 个标记，输出维度为 3K，还采用了 Matryoshka Representation Learning（MRL）技术以灵活调整维度。目前，该模型处于实验阶段，已集成至 Gemini API。

Gemini Embedding主要功能

1. 快速检索：它能将文本转换成数学向量，通过比较这些向量，快速从大量数据中找到最相关的部分，就像用一把精准的筛子筛选信息。
2. 智能生成辅助：结合检索到的上下文，帮助生成更贴合主题的内容，让生成的文本更有针对性。
3. 文本分类与聚类：通过分析文本的相似性，把它们分门别类，比如把相似的文章放在一起，或者判断一段话是正面还是负面情绪。
4. 相似性检测：可以判断两段文本是否相似，比如检查文章是否抄袭，或者网页内容是否重复。
5. 多语言处理：支持超过100种语言，就像一个多语言翻译，能处理不同语言的文本。
6. 灵活调整维度：可以根据需要调整向量的复杂程度，减少存储空间，同时保留关键信息。
7. 长文本处理：支持长达8K个标记的输入，能处理长篇大论的文本，比如长文章或代码，适用范围更广。

Gemini Embedding技术原理

1. 基于Gemini架构：它继承了Gemini的强大语言理解能力，就像站在巨人的肩膀上，能够生成高质量的文本向量。
2. 高维向量表示：它输出3K维度的向量，就像用更精细的“画笔”来描绘文本的语义，捕捉到更多细节。
3. 嵌入向量压缩技术：采用了一种类似“俄罗斯套娃”的技术，可以根据需求压缩向量的维度，减少存储成本，同时保留核心语义。
4. 上下文理解能力：它能理解文本的上下文，即使在复杂的多语言环境中，也能准确把握语义。
5. 优化输入输出：支持长达8K标记的输入，能够处理更长的文本，同时通过高维向量提供更丰富的语义信息。

Gemini Embedding应用场景

1. 智能搜索：它可以快速从海量文本中找到最相关的答案，就像一个超级搜索引擎，帮助用户更快地找到需要的信息。
2. 问答助手：通过理解问题的语义，Gemini Embedding可以从知识库中找到最匹配的答案，让问答系统更智能、更准确。
3. 文本分类和聚类：它可以自动把相似的文本分到一起，比如把新闻按主题分类，或者把评论按情感分成正面和负面，帮助我们快速整理和分析大量文本。
4. 相似性检测：通过比较文本的嵌入向量，它可以判断两段文字是否相似，比如检测抄袭或者找出重复的内容。
5. 个性化推荐：它可以根据用户的兴趣和文本内容的语义关联，为用户推荐他们可能感兴趣的文章、视频或其他内容。
6. 跨语言应用：它支持多种语言，可以帮助我们跨语言检索信息或者分析不同语言的文本，比如在多语言的网站上快速找到相关内容。

Gemini Embedding项目入口

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