Gemini Embedding 2로 구축하기: 에이전트 기반 멀티모달 RAG 및 그 이상
Google이 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 문서를 단일 의미 공간으로 매핑하는 통합 모델인 Gemini Embedding 2의 일반 출시를 발표했습니다. 이 모델을 통해 개발자는 단일 요청으로 인터리브된 멀티모달 입력을 처리할 수 있어 에이전트 RAG, 시각적 검색 및 콘텐츠 조정과 같은 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 100개 이상의 언어를 지원하고 작업별 접두사 및 Matryoshka 차원 축소와 같은 기능을 제공함으로써 이 모델은 복잡한 AI 에이전트를 구축하기 위한 매우 효율적이고 정확한 기반을 제공합니다.
