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Gemini Embedding 文本嵌入模型
Gemini Embedding 文本嵌入模型
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。
AI模型API服务#文本嵌入#自然语言处理#多语言#AI#编程普通产品商用
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产品介绍
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简介
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。
截图
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。
流量来源
直接访问38.84%外链引荐48.66%邮件0.07%
自然搜索9.03%社交媒体3.13%展示广告0.27%
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