Модель текста Gemini Embedding от Google, известная как gemini-embedding-001, теперь в общем доступе для разработчиков через Gemini API и Google AI Studio. Она предоставляет мощные возможности для многоязычного и гибкого представления текста в более широкой экосистеме искусственного интеллекта.
Многоязычная поддержка и гибкость по размерности
* Поддержка более 100 языков: модель Gemini Embedding оптимизирована для глобальных приложений и работает более чем со ста языками, что делает её идеальным решением для проектов с разнообразными лингвистическими требованиями.
* Обучение представлению «Матрёшка»: архитектура использует обучение представлению «Матрёшка», позволяя разработчикам эффективно масштабировать векторы вложений. Можно выбрать стандартные 3072 измерения или уменьшить до 1536 или 768, в зависимости от компромисса между точностью и производительностью вашего приложения.
Технические характеристики и производительность модели
* Входная ёмкость: обрабатывает до 2048 токенов на входе, с предложениями о дальнейшем расширении этого лимита в будущих обновлениях.
* Лидер по бенчмарку: с момента раннего запуска gemini-embedding-001 достигла высших баллов в многоязычном рейтинге Massive Text Embedding Benchmark (MTEB), превзойдя как предыдущие модели Google, так и внешние предложения в таких областях, как наука, юриспруденция и кодирование.
* Унифицированная архитектура: объединяет возможности, для которых ранее требовались несколько специализированных моделей, упрощая рабочие процессы для поиска, извлечения, кластеризации и классификации задач.
Ключевые особенности
* Вложения по умолчанию с 3072 измерениями (поддерживается усечение до 1536 или 768).
* Нормализация векторов для совместимости с косинусным сходством и структурами векторного поиска.
* Минимальное снижение производительности при уменьшении размерности.
* Повышенная совместимость с популярными векторными базами данных (например, Pinecone, ChromaDB, Qdrant, Weaviate) и базами данных Google (AlloyDB, Cloud SQL).
Практическое применение
* Семантический поиск и извлечение: улучшенное сопоставление документов и отрывков на разных языках.
* Классификация и кластеризация: надёжная категоризация текста и группировка документов.
* Генерация с дополненным извлечением (RAG): повышенная точность извлечения для приложений, поддерживаемых LLM.
* Кросс-язычные и многоязычные приложения: лёгкое управление интернационализированным контентом.
Интеграция и экосистема
* Доступ через API: используйте gemini-embedding-001 в Gemini API, Google AI Studio и Vertex AI.
* Бесшовная интеграция: совместима с ведущими решениями для векторных баз данных и облачными платформами искусственного интеллекта, что упрощает развёртывание в современных конвейерах данных и приложениях.
Цены и миграция
| Тариф | Цена | Примечания |
| — | — | — |
| Free | Ограниченное использование | Отлично подходит для прототипирования и экспериментов |
| Paid | $0,15 за 1 млн токенов | Масштабируется для производственных нужд |
График устаревания
* gemini-embedding-exp-03-07: устаревание 14 августа 2025 года.
* Более ранние модели (embedding-001, text-embedding-004): устаревание в начале 2026 года.
Рекомендуется перейти на gemini-embedding-001, чтобы воспользоваться постоянными улучшениями и поддержкой.
Перспективы
* Пакетная обработка: Google анонсировал предстоящую поддержку пакетных API для обеспечения асинхронного и экономически эффективного создания вложений в масштабе.
* Мультимодальные вложения: будущие обновления могут позволить унифицированные вложения не только для текста, но и для кода и изображений, расширяя возможности применения Gemini.
Заключение
Общий доступ к gemini-embedding-001 знаменует собой значительный прогресс в наборе инструментов Google для искусственного интеллекта, предоставляя разработчикам мощное, гибкое и многоязычное решение для встраивания текста, которое адаптируется к широкому спектру потребностей приложений. Благодаря масштабируемой размерности, первоклассной многоязычной производительности и беспроблемной интеграции в популярные экосистемы искусственного интеллекта и векторного поиска эта модель позволяет командам создавать более интеллектуальные, быстрые и актуальные приложения.
1. Какие ключевые особенности модели Gemini Embedding-001 делают её привлекательной для разработчиков?
Ответ: модель Gemini Embedding-001 обладает несколькими ключевыми особенностями, которые делают её привлекательной для разработчиков. Среди них: многоязычная поддержка более чем 100 языков, возможность масштабирования векторов вложений с помощью обучения представлению «Матрёшка», унифицированная архитектура, которая объединяет возможности нескольких специализированных моделей, и совместимость с популярными векторными базами данных и облачными платформами искусственного интеллекта.
2. Какие практические применения модели Gemini Embedding-001 можно выделить?
Ответ: модель Gemini Embedding-001 может быть использована для семантического поиска и извлечения, классификации и кластеризации текста, генерации с дополненным извлечением (RAG), а также для создания кросс-язычных и многоязычных приложений.
3. Какие технические характеристики модели Gemini Embedding-001 обеспечивают её высокую производительность?
Ответ: модель Gemini Embedding-001 обладает несколькими техническими характеристиками, которые обеспечивают её высокую производительность. Среди них: входная ёмкость до 2048 токенов, лидерство в многоязычном рейтинге Massive Text Embedding Benchmark (MTEB), унифицированная архитектура, которая упрощает рабочие процессы для поиска, извлечения, кластеризации и классификации задач.
4. Какие преимущества предоставляет модель Gemini Embedding-001 по сравнению с предыдущими моделями Google и внешними предложениями?
Ответ: модель Gemini Embedding-001 достигла высших баллов в многоязычном рейтинге Massive Text Embedding Benchmark (MTEB), превзойдя как предыдущие модели Google, так и внешние предложения в таких областях, как наука, юриспруденция и кодирование. Это свидетельствует о её высокой производительности и эффективности.
5. Какие перспективы развития модели Gemini Embedding-001 анонсировал Google?
Ответ: Google анонсировал предстоящую поддержку пакетных API для обеспечения асинхронного и экономически эффективного создания вложений в масштабе. Также будущие обновления могут позволить унифицированные вложения не только для текста, но и для кода и изображений, расширяя возможности применения Gemini.