使用场景
企业内部搜索系统：通过 Gemini Embedding 快速检索相关文档，提升搜索效率。
内容推荐平台：利用文本嵌入技术为用户推荐相关文章或产品。
学术研究：分析大量文献数据，提取关键信息和趋势。
产品特色
提供高精度的文本嵌入，捕捉语义和上下文
支持超过 100 种语言的多语言文本处理
8K 输入标记长度，可处理长文本和代码
3K 输出维度，提供高精度的语义表示
嵌套表示学习（MRL），灵活调整维度以优化存储和性能
使用教程
1. 注册并获取 Gemini API 密钥，访问 Google Developers 官方文档获取更多信息。
2. 使用 Python 客户端库（如示例代码）调用 Gemini Embedding 模型。
3. 将文本输入模型，获取嵌入向量。
4. 根据应用场景（如检索、分类）使用嵌入向量进行后续处理。
5. 根据需要调整模型参数（如输入长度、输出维度）以优化性能。
