Google ha presentato ufficialmente il suo primo modello di incorporamento di testo di livello produttivo, gemini-embedding-001, segnando un momento cruciale negli sforzi dell'azienda per migliorare la comprensione e la rappresentazione del linguaggio naturale. Ora ampiamente disponibile per gli sviluppatori tramite l'API Gemini, Google AI Studio e Vertex AI, questo modello all'avanguardia promette di ridefinire la ricerca semantica, i sistemi di raccomandazione e un'ampia gamma di applicazioni di intelligenza artificiale a valle.
Caratteristiche e capacità principali
- Supporto multilingue: gemini-embedding-001 gestisce in modo nativo oltre 100 lingue, consentendo distribuzioni realmente globali e attività di recupero multilingua.
- Lunghezza del contesto: Il modello accetta input fino a 2,048 token, supportando documenti lunghi, frammenti di codice e passaggi composti da più frasi senza troncamenti.
- Dimensioni di output dinamiche: Sfruttando la tecnica proprietaria di Google Matryoshka Representation Learning (MRL), gli sviluppatori possono regolare in modo flessibile le dimensioni di incorporamento (3072 dimensioni predefinite, con riduzioni opzionali a 1536 o 768) ottimizzando i costi di archiviazione e di elaborazione, mantenendo al contempo un'elevata fedeltà.
Prestazioni di riferimento
gemini-embedding-001 ha già dimostrato risultati di alto livello su **Benchmark di incorporamento di testo massivo (MTEB)**Nelle valutazioni multilingue e monolingue, ha raggiunto un punteggio medio del compito di 68.32, superando i principali concorrenti come Mistral e gli embedding basati su Qwen. In particolare, ha ottenuto un punteggio di 85.13 nei compiti di classificazione a coppie, 67.71 nel recupero e 65.58 nel riclassificazione, parametri che ne sottolineano la versatilità in diversi scenari di elaborazione del testo.
Istruzioni per l’uso:
Per incoraggiare la sperimentazione e l'adozione, Google fornisce entrambi livelli gratuiti e a pagamento per gemini-embedding-001. Dopo aver esaurito le quote gratuite, l'utilizzo viene fatturato a $0.15 per un milione di token di input, rendendolo competitivo nel settore. I limiti di velocità sono progettati per adattarsi a una vasta gamma di casi d'uso, dai prototipi di sviluppo leggeri alle distribuzioni su scala aziendale.
Gli sviluppatori possono accedere gemini-embedding-001 oggi attraverso l'esistente embed_content endpoint nell'API Gemini. L'integrazione con Google AI Studio e Vertex AI garantisce un'esperienza di onboarding fluida. L'esempio di utilizzo in Python è semplice:
from google import genai
client = genai.Client()
result = client.models.embed_content(
model="gemini-embedding-001",
contents="What is the meaning of life?"
)
print(result.embeddings)
Per coloro che passano dalla fase sperimentale gemini-embedding-exp-03-07 o modelli di incorporamento legacy (embedding-001, text-embedding-004), Google ha annunciato le tempistiche di deprecazione: la versione sperimentale e quella legacy embedding-001 andrà in pensione il 14 Agosto 2025 mentre la lavorazione del prodotto finito avviene negli stabilimenti del nostro partner text-embedding-004 è previsto che venga dismesso il Gennaio 14, 2026Si consiglia di effettuare la migrazione anticipata a gemini-embedding-001 per garantire un servizio ininterrotto e l'accesso ai più recenti miglioramenti delle prestazioni.
Guardando al futuro, Google prevede di espandere le capacità di Gemini Embedding con API batch Supporto per l'elaborazione asincrona ed economica, nonché per futuri modelli di embedding che coprono modalità più ampie. Grazie alla sua potente copertura multilingue, alla dimensionalità regolabile e ai prezzi competitivi, gemini-embedding-001 è pronto a supportare la prossima generazione di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale.
Iniziamo
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Gli sviluppatori possono accedere Anteprima di Gemini 2.5 Pro e al Versione 3 attraverso CometaAPI, le ultime versioni dei modelli elencate sono quelle aggiornate alla data di pubblicazione dell'articolo. E potenzia il tuo terminale con Gemini CLI di Google su CometAPI! Per iniziare, esplora le capacità del modello in Parco giochi e consultare il Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometaAPI offrire un prezzo molto più basso rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti a integrarti.
L'ultima integrazione gemini-embedding-001 apparirà presto su CometAPI, quindi rimanete sintonizzati! Mentre concludiamo il caricamento del modello gemini-embedding-001, esplorate gli altri nostri modelli nella pagina Modelli o provateli in AI Playground.