近日谷歌公司宣布推出 Gemini Embedding，是一款基于 AI 的文本处理模型，现已集成至 Gemini API，标志着谷歌在AI技术应用上的又一里程碑，该模型在 Massive Text Embedding Benchmark（MTEB）中拔得头筹，超越了 Mistral、Cohere 和 Qwen 等竞争对手，成为当前性能最强的文本嵌入模型。

什么是文本嵌入模型？

简单来说，文本嵌入模型就像是一位精通语言 “翻译” 的大师，它能够将人类使用的文本语言，转换成计算机能够轻松理解的数值表示，也就是向量。通过这种转换，计算机就可以对文本进行语义搜索、推荐系统构建、文档检索等一系列操作，大大提升了对文本数据处理和分析的效率与准确性。

Gemini Embedding实力数据

Gemini Embedding 将文本转换为数值表示（向量），从而支持语义搜索、推荐系统和文档检索等功能。它在 MTEB 基准测试中表现出色，平均任务得分为 68.32，显著高于 Linq-Embed-Mistral 和 gte-Qwen2-7B-instruct 等模型，达到 State-of-the-art。

从具体得分来看，它在配对分类上斩获 85.13 的高分，在检索方面得分 67.71，重排序得分 65.58。这些亮眼的数据直接表明，Gemini Embedding 在诸如 AI 搜索引擎优化、文档分析以及聊天机器人优化等实际应用场景中，具备显著优势。它能够更加精准地理解文本之间的语义关系，从而为用户提供更贴合需求的服务。

Gemini Embedding强大特点

• 性能卓越：在 MTEB 多语言排行榜上，Gemini Embedding 以平均得分 68.32 分的绝对优势，领先第二名 5.81 分，而且它支持多种任务类型，无论是复杂的检索任务，还是精细的分类任务，都能出色完成。
• 语义理解能力强：Gemini Embedding 继承了 Gemini 大模型强大的语言理解能力。它无需额外调整，就能轻松适应不同领域的文本理解需求，无论是专业术语堆积的金融领域，还是条文严谨的法律领域，亦或是知识体系庞大的医学领域，它都能精准把握文本含义，为后续的分析和处理提供坚实基础。
• 输入输出能力大幅提升：它的输入长度支持 8K 个 tokens，相比以往模型，能够处理更长篇幅的文章，不会因文本过长而 “力不从心”。输出向量维度更是达到 3K，是之前模型的 4 倍，使得语义表达更加精确。同时，它还支持 MRL 技术，可以根据实际需要灵活调整向量维度（3K、2K、1K 或 512），在保证语义表达的同时，节省存储空间，实现了性能与资源利用的完美平衡。
• 多语言支持超强：Gemini Embedding 支持 100 多种语言，这一数量远超以往模型。即使面对专门为某种语言设计的模型，它在多语言处理方面的表现依然更胜一筹。无论是跨语言的文本检索，还是多语言的内容分类，它都能轻松应对，为全球化的应用提供了有力支持。

Gemini Embedding应用场景

• 搜索引擎优化：Gemini Embedding 的出现，将彻底改变传统搜索引擎的模式。它能够极大地提升搜索结果的相关性，支持谷歌正在测试的纯 AI 驱动搜索模式。当用户输入一个模糊的问题时，它不再仅仅依赖关键词匹配，而是深入理解用户意图，综合多方面信息，给出更精准、更个性化的搜索结果，让用户在海量信息中快速找到所需。
• 多语言应用：在全球化交流日益频繁的今天，Gemini Embedding 的多语言支持能力大有用武之地。它可以增强跨语言翻译的准确性，让不同语言的人们交流更加顺畅；提升客户服务自动化水平，实现多语言客户咨询的精准回应；优化内容排名，使不同语言的优质内容都能得到应有的展示机会。
• 企业服务：对于企业而言，Gemini Embedding 可以优化基于 Google Cloud 的 AI 分析，帮助企业从海量数据中挖掘出更有价值的信息；提升语义搜索效率，让企业员工能快速找到所需文档和资料；实现自动化数据检索，大大提高企业运营效率，在激烈的市场竞争中脱颖而出。