Gemini Embedding 2

什麼是 Gemini Embedding 2？

Gemini Embedding 2 代表了人工智能的一大躍進，是 Google 首款原生多模態嵌入模型。此模型建立在先進的 Gemini 架構之上，具備處理和理解各種數據形式（包括文字、圖像、影片、音訊和文件）的獨特能力，並將它們映射到單一、統一的嵌入空間中。這項能力對於實現複雜的多模態檢索和分類任務至關重要，讓 AI 系統能夠跨越不同媒體類型和超過 100 種語言來掌握語義意圖。透過將這些不同的數據模態整合到一個連貫的表示中，Gemini Embedding 2 簡化了複雜的 AI 流程，並顯著提升了下游應用的效能。

這款創新的模型超越了傳統僅限文字的嵌入方法，能夠原生同時處理和理解多種數據類型。這意味著開發人員可以在單一請求中直接將交錯的輸入（例如，圖像配文字）饋送給模型。這種原生多模態理解能力使 Gemini Embedding 2 能夠捕捉不同媒體之間複雜細膩的關係，從而更準確、更全面地理解真實世界的數據。此外，整合的 Matryoshka Representation Learning (MRL) 提供了輸出維度的靈活性，讓使用者能夠透過將維度從預設的 3072 縮減，來平衡效能需求與儲存成本，建議設定為 3072、1536 或 768 以獲得最佳品質。

主要功能

• 原生多模態： 在單一嵌入空間中處理文字、圖像、影片、音訊和文件。
• 跨模態理解： 掌握不同媒體類型和超過 100 種語言的語義意圖。
• 交錯輸入支援： 在單一請求中原生理解和處理多種模態（例如，圖像 + 文字）。
• 針對各種模態優化：
  • 文字： 支援高達 8192 個輸入 token。
  • 圖像： 每個請求處理高達 6 張圖像（PNG、JPEG）。
  • 影片： 處理長達 120 秒的影片輸入（MP4、MOV）。
  • 音訊： 原生攝取音訊數據，無需轉錄。
  • 文件： 直接嵌入長達 6 頁的 PDF。
• Matryoshka Representation Learning (MRL)： 支援靈活的輸出維度（預設 3072，建議 3072、1536、768），以平衡效能和儲存成本。
• 頂尖效能： 在文字、圖像和影片任務上超越領先模型，並具備強大的語音能力。
• 簡化流程： 降低多模態下游任務的複雜性。

如何使用 Gemini Embedding 2

開始使用 Gemini Embedding 2 非常簡單，為開發人員提供了多個整合點。該模型可透過 Gemini API 和 Vertex AI 公開預覽。使用者可以利用 Google 提供的互動式 Colab 筆記本來學習和實驗模型的各種功能。為了無縫整合到現有的 AI 工作流程中，Gemini Embedding 2 也獲得了熱門開發框架和向量資料庫的支持，包括 LangChain、LlamaIndex、Haystack、Weaviate、QDrant、ChromaDB 和 Vector Search。這種廣泛的兼容性確保開發人員可以輕鬆地將 Gemini Embedding 2 整合到他們的應用程式中，用於檢索增強生成 (RAG)、語義搜索、情感分析和數據聚類等任務。

使用案例

• 增強的檢索增強生成 (RAG)： 透過為大型語言模型提供來自文字、圖像和其他數據來源更豐富、多模態的上下文，提高 RAG 系統的準確性和相關性。
• 多模態語義搜索： 開發能夠理解結合不同數據類型的查詢的強大搜索引擎，讓使用者能夠使用文字、圖像甚至音訊片段來搜索資訊。
• 進階數據分析和聚類： 透過將大型、多樣化的數據集嵌入到統一空間中，對其進行分析，從而在文字、圖像和影片內容中實現更複雜的聚類和模式識別。
• 內容審核和分類： 建立更強大的內容審核工具，能夠同時分析圖像、影片和文字，以更高的準確性檢測違規行為或對內容進行分類。
• 個人化推薦系統： 創建更能理解跨多種媒體類型的用戶偏好的引人入勝的推薦引擎，從而提供更個人化和相關的建議。

常見問題

• Gemini Embedding 2 相較於先前模型的首要優勢是什麼？ Gemini Embedding 2 的主要優勢在於其原生多模態能力，能夠將文字、圖像、影片、音訊和文件處理並嵌入到單一語義空間中。先前模型通常僅限於文字，對於多模態數據需要複雜的解決方案。

• 我該如何存取 Gemini Embedding 2？ Gemini Embedding 2 可透過 Gemini API 和 Google Cloud 的 Vertex AI 平台進行公開預覽。它也與熱門的 AI 開發框架和向量資料庫整合。

• Gemini Embedding 2 的建議輸出維度為何？ 雖然預設輸出維度為 3072，但 Matryoshka Representation Learning (MRL) 支援靈活縮放。為了獲得最高品質，Google 建議使用 3072、1536 或 768 的維度來平衡效能和儲存成本。

• Gemini Embedding 2 能在單一請求中處理多種類型的數據嗎？ 是的，Gemini Embedding 2 原生支援交錯輸入，這表示您可以在同一請求中傳遞多種模態（例如，圖像和文字），以獲得更細膩的理解。

• 我能期待哪些效能改進？ Gemini Embedding 2 為多模態深度設定了新的效能標準，提供強大的語音能力，並在文字、圖像和影片任務上超越領先模型。這為廣泛的 AI 應用帶來了更準確、更全面的結果。