Gemini Embedding es un modelo de incrustación de texto experimental lanzado por Google, que proporciona servicio a través de la API de Gemini. Este modelo ha demostrado un rendimiento excepcional en las pruebas de referencia de incrustación de texto multilingüe (MTEB), superando a los modelos líderes anteriores. Puede convertir texto en vectores numéricos de alta dimensión, capturando información semántica y contextual, ampliamente utilizada en escenarios como búsqueda, clasificación y detección de similitud. Gemini Embedding admite más de 100 idiomas, tiene una longitud de token de entrada de 8K y una dimensión de salida de 3K, e introduce la tecnología de aprendizaje de representación anidada (MRL), que puede ajustar la dimensión de forma flexible para satisfacer las necesidades de almacenamiento. Este modelo se encuentra actualmente en fase experimental y se lanzará una versión estable en el futuro.