Gemini 임베딩 2는 Google의 최초 네이티브 멀티모달 임베딩 모델로, 텍스트, 이미지, 코드를 동시에 이해하고 벡터 표현을 생성하도록 설계되었습니다. 다양한 데이터 유형 간의 깊은 맥락적 관계를 포착하여 고급 의미론적 검색, 콘텐츠 추천 및 AI 기반 분석을 가능하게 합니다.
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사용 방법 Gemini Embedding 2?
API를 통해 Gemini 임베딩 2를 통합하여 문서, 사진, 프로그래밍 스니펫과 같은 다양한 콘텐츠를 수치 벡터로 변환하세요. 이러한 임베딩을 사용하여 지능형 검색 엔진 구축, 유사 콘텐츠 클러스터링, 추천 시스템 구동 또는 대규모 언어 모델을 위한 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 강화에 활용할 수 있습니다.
Gemini Embedding 2 의 주요 기능
단일 통합 모델 내에서 텍스트, 이미지, 코드를 처리하고 이해할 수 있는 네이티브 멀티모달 아키텍처.
다양한 데이터 양식 간의 의미론적 의미와 맥락적 관계를 포착하는 고차원 벡터 임베딩을 생성합니다.
키워드뿐만 아니라 의미를 기반으로 관련 정보를 찾을 수 있게 하는 고급 의미론적 검색 기능을 가능하게 합니다.
임베딩 표현을 기반으로 유사 항목을 그룹화하여 효율적인 콘텐츠 클러스터링 및 분류를 용이하게 합니다.
텍스트 및 시각 데이터 간의 사용자 선호도와 콘텐츠 유사성을 이해하여 정교한 추천 시스템을 구동합니다.
AI 응답을 위한 멀티모달 소스의 정확한 맥락 검색을 제공하여 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 향상시킵니다.
분석 및 자동화를 위해 혼합 콘텐츠 유형에 대한 깊은 이해가 필요한 AI 애플리케이션 구축을 개발자가 지원합니다.
Gemini Embedding 2 의 사용 사례
데이터 과학자는 텍스트 콘텐츠와 관련 다이어그램 또는 차트를 모두 이해하는 지능형 문서 검색 시스템을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
전자상거래 플랫폼은 시각적 및 텍스트 기반 제품 검색을 구현하여 고객이 이미지나 설명 문구를 사용하여 상품을 찾을 수 있도록 도울 수 있습니다.
콘텐츠 관리자는 밈과 혼합 미디어가 포함된 게시물을 포함한 사용자 생성 콘텐츠를 자동으로 클러스터링 및 분류하여 검토할 수 있습니다.
소프트웨어 개발자는 코드 구조와 주석을 모두 기반으로 관련 함수나 문서 스니펫을 찾는 코드 검색 엔진을 만들 수 있습니다.
연구 분석가는 공식, 그래프 및 텍스트 설명이 함께 포함된 대규모 학술 논문 모음을 처리하고 분석할 수 있습니다.
고객 지원 팀은 사용자가 제출한 스크린샷과 문제 설명을 기반으로 솔루션을 검색하는 지식 베이스를 구축할 수 있습니다.
디지털 기록 보관사는 사진, 손글씨 메모 및 인쇄된 문서가 포함된 역사적 기록 보관소를 정리하고 검색할 수 있습니다.
