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Google: Gemini Embedding 2
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Google: Gemini Embedding 2の概要
- 入力料金は埋め込みモデル34件の中央値より900%高くなっています。
Google: Gemini Embedding 2について
Google: Gemini Embedding 2 は Google の埋め込みモデルで、api14 にモデル ID google/gemini-embedding-2 で掲載されています。embeddings カテゴリに属し、Google によって同社初のマルチモーダル埋め込みモデルと説明されています。チャット応答を生成するのではなく、入力をベクトルに変換して保存および比較できるようにするため、直接会話するアシスタントというよりも、検索および取得システムの構成要素となります。
このモデルはテキスト、画像、ファイル、音声、動画の入力を受け付け、唯一の出力モダリティは埋め込みです。Google の説明では、現在テキストと画像がセマンティック検索および検索拡張生成 (RAG) のために統一ベクトル空間へマッピングする対象としてサポートされていると記されています。コンテキストウィンドウは 8192 トークンで、最大出力は 7372 です。出力は文章ではなくベクトルであるため、結果をテキストとして読むのではなく、たとえばベクトルインデックスに書き込むなど、プログラムで消費することを想定してください。
これらの機能は、かなり特定の用途群を示しています。文書コレクションに対するセマンティック検索は明らかな用途です。コーパスを一度埋め込み、リクエスト時にクエリを埋め込み、ベクトル類似度でランク付けします。RAG パイプラインも同じ考え方に基づき、取得されたパッセージを別の生成モデルに渡します。マルチモーダル入力のサポートにより、テキストと画像を 1 つのベクトル空間で混在させる検索も構築でき、カタログ、メディアライブラリ、または言葉によるクエリで関連する画像を浮かび上がらせる必要があるあらゆるコレクションに適しています。音声および動画入力も受け付けるモダリティとして記載されているため、それらの資産をインデックス化することも可能ですが、Google の説明では現在統一空間にマッピングされると明記されているのはテキストと画像のみです。
このモデルは、モデル ID google/gemini-embedding-2 を使用して api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。インターフェースは OpenAI embeddings の慣例に従っているため、すでに OpenAI 互換のベース URL を指している既存のクライアントや SDK は、最小限の変更で動作するはずです。このモデルにはサポートされるパラメータが記載されていないため、モデル ID や入力などの標準的な埋め込み呼び出しフィールド以外にリクエストボディで調整するものはありません。既存のパイプラインを移植する場合は、このモデルが受け付けないオプションパラメータに依存していないか確認してください。
実用上の考慮点の 1 つは、8192 トークンのコンテキストウィンドウです。それより長い入力は埋め込み前に分割する必要があり、チャンク化戦略は検索品質に影響するため、文書全体が収まると仮定せずに計画してください。また、このモデルは埋め込みのみを生成することも覚えておいてください。アプリケーションが生成テキスト、要約、または回答を必要とする場合は、別のチャットまたは補完モデルを併用する必要があり、Gemini Embedding 2 はパイプラインの検索側を担当します。
Google: Gemini Embedding 2 APIの呼び出し方
- ダッシュボードでAPIキーを作成します。
- お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
- baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"google/gemini-embedding-2"に設定します。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.embeddings.create({
"model": "google/gemini-embedding-2",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
仕様
- コンテキスト長
- 8,192
- 最大出力
- 7,372
- 入力
- text, image, file, audio, video
- 出力
- embeddings
api14でのリクエスト数 · 過去7日間
Google: Gemini Embedding 2：よくある質問
- Google: Gemini Embedding 2 APIの料金は？
- Google: Gemini Embedding 2の料金は入力 $0.70 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
- Google: Gemini Embedding 2のコンテキストウィンドウは？
- Google: Gemini Embedding 2は1リクエストあたり最大8,192トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大7,372トークンを出力します。
- Google: Gemini Embedding 2で何ができますか？
- Google: Gemini Embedding 2はtext, image, file, audio, videoを入力として受け付け、embeddingsを返します。
- コードからGoogle: Gemini Embedding 2を呼び出すには？
- 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"google/gemini-embedding-2"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
- Google: Gemini Embedding 2の代替モデルは？
- 同程度の料金の埋め込みモデル：Google: Gemini Embedding 2 Preview, Google: Gemini Embedding 2 (batch), Google: Gemini Embedding 001。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。
Google: Gemini Embedding 2コミュニティ
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