1- Gemini 新嵌入模型：8K 超长内容的突破性进展

1.1- 重大突破：全新嵌入模型发布

2024 年 3 月 7 日，谷歌低调上线了全新的嵌入模型 gemini-embedding-exp-03-07。这款模型在多个方面都实现了突破性的进展，让我们一起来了解它的革命性特性。

1.2- 核心特性

1.2.1- 超长文本处理能力

• 支持高达 8,192 个令牌的输入
• 输出维度达到 3,072 维
• 支持 100+ 种语言

1.2.2- 技术创新

• 内置 Matryoshka Representation Learning (MRL) 技术
• 支持灵活的向量维度调整
• 在 MTEB 多语言排行榜上名列前茅

1.3- 实际应用指南

1.3.1- 快速入门

1. 获取 API 密钥

   • 访问：https://aistudio.google.com/app/apikey
   • 免费获取密钥

2. 配置嵌入模型
   

3. 创建知识库
   

4. 实际应用
   

1.4- 深入理解：嵌入模型工作原理

1.4.1- 基本概念

嵌入模型（Embedding Model）的核心功能是将人类可理解的语言转换为机器可处理的向量表示。

1.4.2- 实际运作示例

1.4.2.1- 基础向量表示

"狗" = [0.8, 0.2]
"金毛" = [0.9, 0.1]
"猫" = [0.2, 0.8]
"耳朵" = [0.5, 0.5]
"挠" = [0.6, 0.4]
"感染" = [0.7, 0.6]

1.4.2.2- 文档向量示例

文档1: "狗狗耳朵感染症状" = [0.7, 0.3]
文档2: "猫咪耳螨治疗" = [0.3, 0.7]
文档3: "金毛犬常见疾病" = [0.85, 0.2]

1.4.2.3- 相似度计算示例

当用户询问 " 金毛一直挠耳朵 "（向量=[0.75, 0.25]）时：

• 文档 1 相似度：0.98（非常相似）
• 文档 2 相似度：0.65（相似度一般）
• 文档 3 相似度：0.92（很相似）

1.4.3- 智能问答示例

当用户追问 " 猫也会这样吗？" 时，系统能够理解这是关于 " 猫 "[0.2, 0.8] 和之前问题中的 " 耳朵问题 " 的组合查询，从而智能定位到文档 2 的内容。