Gemini Embedding 2: Руководство на Python для мультимодального понимания
Открывая мультимодальное понимание с помощью Gemini Embedding 2
Я вспоминаю время, когда цифровая информация ощущалась изолированной, запертой в своем формате. Текст жил в одном пространстве, изображения — в другом, а аудио — полностью отдельно. Теперь, благодаря таким достижениям, как Gemini Embedding 2 от Google, мы становимся свидетелями сближения, унифицированного понимания разнообразных типов данных, которое обещает изменить наш способ взаимодействия с информацией.
Источник: Этот баннер элегантно сочетает визуальные элементы, намекающие на мультимодальные возможности ИИ.
Модель Gemini Embedding 2 от Google, выпущенная в общедоступном предварительном просмотре 10 марта 2026 года, является первой полностью мультимодальной моделью встраивания от компании, предназначенной для сложных задач поиска и анализа. Вы можете прочитать больше об этом в официальном блоге Google AI. Эта модель эффективно отображает различные входные данные — текст, изображения, видео, аудио и PDF — в единое, унифицированное семантическое пространство. Эта возможность особенно полезна для приложений, требующих мультимодального семантического поиска, поиска документов и рекомендательных систем, как подробно описано в анонсирующем посте в блоге.
Краткое содержание
- Мультимодальные возможности: Обрабатывает текст, изображения, видео, аудио и PDF в унифицированное семантическое пространство.
- Единое семантическое пространство: Отображает разнообразные входные данные в единое пространство встраивания для эффективного поиска и анализа.
- Размерность вектора: По умолчанию генерирует векторы размерностью 3072, с опциями 768, 1536 и 3072.
- Матрешечное обучение представлениям (MRL): Позволяет динамически масштабировать информацию по измерениям для гибкой производительности и хранения.
- Поддержка языков: Улавливает семантический смысл более чем на 100 языках.
- Доступ: Доступно через Gemini API и Vertex AI, требуется бесплатный API-ключ.
- Интеграция Python: Легко интегрируется с библиотекой google-genai.
- Примечание о миграции: Несовместимо с gemini-embedding-001; требует повторного встраивания всех данных.
- Ключевые приложения: Улучшает генерацию, дополненную поиском (RAG), семантический поиск, анализ настроений и кластеризацию данных.
Возможности Gemini Embedding 2
Gemini Embedding 2 принимает широкий спектр мультимодальных входных данных, как объясняется в посте Google AI в блоге. Он может обрабатывать до 8192 входных токенов для текста и до шести изображений за запрос в форматах PNG и JPEG. Видеовходы, поддерживаемые в MP4 и MOV, могут быть до 120 секунд в длину. Модель нативно обрабатывает аудиоданные без необходимости промежуточного транскрибирования текста, и она может анализировать PDF-документы длиной до шести страниц напрямую. Кроме того, она понимает вложенные входные данные, позволяя использовать несколько модальностей, таких как изображение в сочетании с текстом, в одном запросе. Одной из значительных особенностей является ее способность выполнять оптическое распознавание символов (OCR) для входных документов. Для видеовходов она может извлекать аудиодорожки и переплетать их с видеокадрами.
Модель генерирует векторы с плавающей запятой размерностью 3072 по умолчанию, как указано в документации Vertex AI. Однако эта размерность вывода настраивается с помощью параметра output_dimensionality, что позволяет генерировать меньшие векторы для балансировки производительности и затрат на хранение. Рекомендуемые выходные размеры для оптимального качества: 768, 1536 и 3072. Gemini Embedding 2 использует Matryoshka Representation Learning (MRL), которое динамически масштабирует информацию по измерениям. MRL поддерживает двухэтапный шаблон поиска: меньшие векторы для быстрой предварительной выборки, за которыми следуют полные векторы для повторной ранжирования. Выходные данные размером 3072 измерения уже нормализованы; для уменьшенных размеров, таких как 768D или 1536D, необходимо вручную применять L2-нормализацию.
Источник: dreamstime.com
Gemini Embedding 2 использует Matryoshka Representation Learning, что позволяет динамически масштабировать информацию по размерностям векторов.
Важно отметить, что модель улавливает семантический смысл более чем на 100 языках. Пользовательские инструкции для задач, такие как task:code retrieval или task:search result, дополнительно оптимизируют встраивания для конкретных отношений, повышая точность. Отсечение знаний модели указано как ноябрь 2025 года.
Доступ и интеграция Gemini Embedding 2
Разработчики могут получить доступ к Gemini Embedding 2 через Gemini API и Vertex AI, как описано в документации Vertex AI для Gemini Embedding 2. Идентификатор модели предварительной версии — gemini-embedding-2-preview. Для использования Gemini API требуется бесплатный API-ключ, который вы можете получить из Google AI Studio. Пользователи Python могут установить библиотеку google-genai с помощью pip install --upgrade google-genai, как подробно описано в документации Gemini API embeddings. API-ключ можно установить как переменную среды, GEMINI_API_KEY. Google Gen AI SDK предоставляет унифицированный интерфейс для моделей Gemini 2.5 Pro и Gemini 2.0 как в Gemini Developer API, так и в Vertex AI, и более подробную информацию можно найти в Google Gemini Cookbook на GitHub. Это позволяет выполнять код на любой из платформ с минимальными изменениями.
pip install --upgrade google-genaiGEMINI_API_KEYПри обновлении с более старой версии gemini-embedding-001 до gemini-embedding-2-preview, обратите внимание, что встраивания находятся в разных векторных пространствах и не совместимы. Следовательно, все данные необходимо повторно встраивать, а пороги сходства необходимо перекалибровать после миграции. Для новых проектов рекомендуется начинать непосредственно с gemini-embedding-2-preview, желательно с 768 измерениями.
Для хранения векторов AlloyDB с расширением pgvector представляет собой жизнеспособный вариант, предлагая индекс ScaNN с древовидной квантизацией и автоматическим снижением размерности. Выбор task_type (например, RETRIEVAL_DOCUMENT для индексации и RETRIEVAL_QUERY для поиска) значительно влияет на качество. Gemini Embedding 2 поддерживает восемь типов задач, включая классификацию, кластеризацию и семантическое сходство.
Практические приложения и примеры
Репозиторий Google на GitHub предлагает примеры и рекомендации по использованию Gemini API, включая код на Python, доступный в Google Gemini Cookbook. Дополнительные примеры специально для Gemini Embedding 2, охватывающие встраивание текста, встраивание видео, мультимодальный поиск и семантический поиск, доступны в репозитории Gemini Multimodal Embedding Examples на GitHub.
Источник: textstudio.com
Репозиторий Google на GitHub предоставляет ценные примеры и рекомендации по внедрению Gemini API.
Эти примеры включают скрипты, предназначенные для демонстрации конкретных функциональных возможностей:
01_text_embedding.py: Охватывает одиночное и пакетное встраивание текста, различные типы задач и нормализацию 768D.02_video_embedding.py: Демонстрирует встроенные загрузки, использование Files API, кросс-модальное встраивание видео и текста, а также сегментацию для более длинных видео. Каждый вызов встраивания принимает до 128 секунд видео; для более длинных видео предоставляется вспомогательная функция сегментации.03_multimodal_embedding.py: Иллюстрирует кросс-модальный поиск, например, поиск видео с использованием текстовых запросов.04_search.py: Выполняет семантический поиск по сохраненным встраиваниям.05_describe.py: Анализирует встраивания видео на предмет 100 предопределенных тем.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
| Вопрос | Ответ |
|---|---|
| Что такое Gemini Embedding 2? | Это первая полностью мультимодальная модель встраивания от Google, предназначенная для сложных задач поиска и анализа, способная обрабатывать текст, изображения, видео, аудио и PDF в унифицированное семантическое пространство. |
| Как начать работу с Gemini Embedding 2 в Python? | Установите библиотеку google-genai через pip, получите бесплатный API-ключ в Google AI Studio и установите его как переменную среды (GEMINI_API_KEY). |
| Можно ли использовать Gemini Embedding 2 для мультимодального поиска? | Да, он отлично подходит для мультимодального семантического поиска, позволяя, например, находить видео по текстовым запросам, и поддерживает вложенные входные данные (например, изображение + текст). |
| Какие выходные размеры поддерживает Gemini Embedding 2? | По умолчанию он генерирует векторы размерностью 3072. Вы можете настроить это на 768, 1536 или 3072 для оптимального качества, балансируя производительность и хранение. |
| Совместим ли Gemini Embedding 2 со старыми моделями встраивания? | Нет, встраивания из gemini-embedding-001 несовместимы. Все данные должны быть повторно встроены, а пороги сходства перекалиброваны при миграции на Gemini Embedding 2. |
Заключение
Gemini Embedding 2 представляет собой значительный шаг к более интуитивному и контекстному взаимодействию с данными. Преобразуя разнообразные типы данных в унифицированное семантическое представление, он упрощает сложные конвейеры, расширяя возможности в таких областях, как генерация, дополненная поиском (RAG), семантический поиск, анализ настроений и кластеризация данных. Его мультимодальное понимание и гибкие параметры размерности предлагают разработчикам мощные инструменты для создания сложных ИИ-приложений, раздвигая границы возможного для интегрированных ИИ-моделей.