Gemini Embedding 2 の一般提供：エージェント型マルチモーダル RAG を実現する統合モデル
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Google はテキスト、画像、動画、音声、文書を単一の意味空間にマッピングする統合モデル「Gemini Embedding 2」の一般提供を開始した。この新モデルにより、開発者は1回のリクエストで複数のマルチモーダル入力を処理でき、エージェント型 RAG の性能が大幅に向上する。
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Google は、テキスト、画像、動画、音声、ドキュメントを単一の意味空間にマッピングする統合モデルである Gemini Embedding 2 の一般提供を開始しました。このモデルにより、開発者は単一のリクエストで多重化された多様な入力（interleaved multimodal inputs）を処理できるようになり、エージェント型 RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）、ビジュアル検索、コンテンツモデレーションなどのタスクにおいてパフォーマンスが大幅に向上します。100 以上の言語に対応し、タスク固有のプレフィックスやマトリョーシカ次元削減（Matryoshka dimensionality reduction）といった機能を提供することで、複雑な AI エージェントを構築するための非常に効率的で正確な基盤となっています。
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Google has announced the general availability of Gemini Embedding 2, a unified model that maps text, images, video, audio, and documents into a single semantic space. This model allows developers to process interleaved multimodal inputs in a single request, significantly improving performance for tasks like agentic RAG, visual search, and content moderation. By supporting over 100 languages and offering features like task-specific prefixes and Matryoshka dimensionality reduction, the model provides a highly efficient and accurate foundation for building complex AI agents.
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