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Configurações
Google: Gemini Embedding 001 (batch) é um modelo de embedding do Google, oferecido aqui numa variante batch. Pertence à categoria de embeddings, pelo que a sua função é transformar texto em representações vetoriais em vez de gerar prosa ou respostas de chat. Foi lançado pelo fornecedor em 2025-10-31.
O modelo recebe texto como única entrada e devolve embeddings como única saída. Suporta um comprimento de contexto de 20.000 tokens, e a sua saída máxima é 18.000. Não existem parâmetros adicionais suportados para configurar nos pedidos. Como a modalidade de entrada é apenas texto, o modelo não aceita imagens, áudio ou outros media, e como a saída é um vetor, não deve esperar texto gerado de volta de uma chamada.
Os usos práticos decorrem diretamente dessas características. Os embeddings são o bloco de construção para a pesquisa semântica, onde indexa documentos e recupera as passagens mais próximas em significado de uma consulta. Suportam a geração aumentada por recuperação, onde os fragmentos relevantes são obtidos e passados a um modelo de linguagem separado que escreve a resposta. Também funcionam para clustering e descoberta de tópicos em grandes coleções de texto, deduplicação e deteção de quase duplicados, classificação quando treina um classificador leve sobre os vetores, e recomendação ou correspondência de similaridade entre itens. O contexto de 20.000 tokens significa que um único pedido pode abranger um documento bastante longo, pelo que pode fazer embedding de secções inteiras em vez de dividir tudo em pequenos fragmentos, embora ainda precise de pensar em como segmentar o texto se os seus documentos excederem esse comprimento.
Chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "google/gemini-embedding-001:batch". Como a interface segue o formato de embeddings da OpenAI, envia o seu texto no campo input de um pedido de embeddings e lê os vetores de volta da resposta. O modelo não lista parâmetros suportados, pelo que não há nada extra para ajustar no pedido além do id de modelo e da própria entrada.
Se a sua tarefa é geração de texto, sumarização, tradução ou qualquer saída conversacional, um modelo de embedding é a ferramenta errada e um modelo de geração de texto será mais adequado. Dentro do trabalho de embedding, tenha em mente o contexto de 20.000 tokens e a entrada apenas de texto ao preparar os seus dados.
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-001:batch",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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