Google Представляет Gemini Embedding-001: Прорыв в Многоязыковых AI Текстовых Встраиваниях
Google выпустил gemini-embedding-001 — современную многоязычную модель текстовых встраиваний с гибкой размерностью, лидирующими показателями в бенчмарках и широкой поддержкой интеграций для разработчиков AI.
Многоязычные и Масштабируемые Встраивания
Google выпустил модель текстовых встраиваний Gemini Embedding, gemini-embedding-001, которая теперь доступна через Gemini API и Google AI Studio. Модель поддерживает более 100 языков, что делает её подходящей для разнообразных глобальных приложений. Используется технология Matryoshka Representation Learning, позволяющая разработчикам масштабировать векторы встраивания, выбирая из 3072, 1536 или 768 измерений. Это даёт возможность оптимизировать скорость, стоимость и хранение с минимальными потерями качества.
Технические Характеристики и Производительность
Модель обрабатывает до 2048 токенов за один ввод, с возможным расширением этого лимита в будущем. Gemini-embedding-001 занимает лидирующие позиции в мультиязычном рейтинге Massive Text Embedding Benchmark (MTEB), превосходя предыдущие модели Google и конкурентов в областях науки, права и программирования. Она объединяет возможности, которые ранее требовали отдельных специализированных моделей, упрощая задачи поиска, извлечения, кластеризации и классификации.
Особенности и Совместимость
- Стандартные размерности встраиваний: 3072 (с возможностью усечения до 1536 или 768)
- Нормализация векторов для совместимости с косинусной близостью и фреймворками векторного поиска
- Минимальное снижение производительности при уменьшении размерности
- Улучшенная совместимость с векторными базами данных Pinecone, ChromaDB, Qdrant, Weaviate и базами Google AlloyDB, Cloud SQL
Практические Применения
Gemini Embedding-001 поддерживает семантический поиск и извлечение информации на разных языках, надёжную классификацию и кластеризацию, улучшает точность Retrieval-Augmented Generation для больших языковых моделей и эффективно управляет мультиязычным контентом.
Интеграция и Ценообразование
Модель доступна через Gemini API, Google AI Studio и Vertex AI, легко интегрируется с ведущими векторными базами данных и облачными AI-платформами. Ценообразование включает бесплатный тариф для ограниченного использования и платный тариф $0.15 за 1 миллион токенов для производственных нужд.
Устаревание и Миграция
Старые модели, включая gemini-embedding-exp-03-07 и embedding-001, будут выведены из эксплуатации к началу 2026 года. Рекомендуется переходить на gemini-embedding-001, чтобы получать обновления и поддержку.
Будущие Разработки
Google планирует внедрить поддержку пакетной обработки для асинхронного и экономичного создания встраиваний, а также мульти-модальные встраивания, объединяющие текст, код и изображения, расширяя возможности Gemini.
Этот релиз является важным шагом в развитии технологий AI встраивания текста, предоставляя разработчикам мощный, гибкий и универсальный инструмент для создания интеллектуальных приложений с продвинутым семантическим пониманием.
Switch Language
Read this article in English