Google: Gemini Embedding 2 Preview

Google: Gemini Embedding 2 Preview, Google tarafından google/gemini-embedding-2-preview model kimliğiyle yayımlanan bir gömme modelidir. Embeddings kategorisinde yer alır ve Google tarafından ilk çok kipli gömme modeli olarak tanımlanır. Bu bir önizleme sürümüdür; üretim ortamında buna bağlı kalmayı planlıyorsanız bunu dikkate almakta fayda var.

Model girdi olarak metin, görsel, dosya, ses ve video kabul eder ve tek çıktısı olarak gömmeler üretir. Bağlam uzunluğu 8192 token, maksimum çıktı ise 7372'dir. Google'ın açıklaması, şu anda metin ve görsellerin birleşik bir vektör uzayına eşlenmesinin desteklendiğini belirtir; çok kipli girdi listesinin bugün açıkça kapsanan kısmı budur.

Bu bileşim, Google'ın açıklamasında adı geçen iki kullanım olan anlamsal arama ve erişim artırımlı üretime işaret eder. Belgeleri ve sorguları gömerek bir vektör deposunun pasajları anahtar sözcükle değil anlamla getirmesini sağlayabilir ve getirilen pasajları, yanıtlarını temellendirmek için bir üretim modeline besleyebilirsiniz. Görseller metinle aynı vektör uzayına eşlenebildiği için çapraz kipli erişim de bunu izler: görselleri metnin yanında dizinleyip tek bir sorguyla her ikisinde de arama yapmak. Daha geniş girdi listesi (dosya, ses, video) modelin nereye yöneldiğini gösterir, ancak belirtilen destek metin ve görsellerdir; şimdilik bunları güvenilir girdiler olarak kabul edin.

Modele, api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden google/gemini-embedding-2-preview model kimliğini kullanarak, başka herhangi bir gömme uç noktasını çağırır gibi çağrı yaparsınız; yani mevcut OpenAI istemci kitaplıkları ve kod yolları değişiklik olmadan çalışır. Model, isteğin temellerinin ötesinde desteklenen hiçbir parametre listelemez; bu nedenle çağrılarınızı basit tutun ve belgelenmemiş ayar seçeneklerini varsaymaktan kaçının.

İki pratik nokta. 8192 token bağlam, tek bir çağrıda ne kadar metin gömebileceğinizi sınırlar; bu yüzden uzun belgelerin gömmeden önce parçalara ayrılması gerekir. Ve bu bir önizleme modeli olduğundan, istikrarlı, uzun vadeli bir gömme hedefine ihtiyacınız varsa önizleme olmayan bir gömme modeli daha güvenli seçim olabilir.