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谷歌公司于3月7日发布博文，宣布推出 GeminiEmbedding，是一款基于AI的文本处理模型，现已集成至GeminiAPI。

该模型在MassiveTextEmbeddingBenchmark（MTEB）中拔得头筹，超越了Mistral、Cohere和Qwen等竞争对手，成为当前性能最强的文本嵌入模型。

GeminiEmbedding将文本转换为数值表示（向量），从而支持语义搜索、推荐系统和文档检索等功能。它在MTEB基准测试中表现出色，平均任务得分为68.32，显著高于Linq-Embed-Mistral和gte-Qwen2-7B-instruct等模型，达到State-of-the-art。

State-of-the-art（SOTA）AI模型是指在特定任务或领域中，当前表现最优的模型或方法。这些模型通常通过在各种基准测试中取得最高分来证明其优越性，并且往往在准确性、效率或能力上超越了之前的模型，甚至在某些任务中达到了人类水平的表现。

该模型在配对分类上得分为85.13；在检索上得分67.71，在重排序得分为65.58，表明GeminiEmbedding在AI搜索引擎、文档分析和聊天机器人优化等实际应用中具有显著优势。

MTEB由HuggingFace创建，通过50多个数据集评估AI模型在文本数据排名、分类和检索方面的能力。作为行业标准，MTEB排行榜为企业在选择AI模型时提供了重要参考。GeminiEmbedding的优异表现不仅巩固了谷歌在AI领域的领导地位，也为其在商业应用中的推广奠定了基础。

GeminiEmbedding的高性能使其在以下领域具有广泛的应用前景：

搜索引擎：提升搜索结果的相关性，支持谷歌正在测试的纯AI驱动搜索模式。多语言应用：增强跨语言翻译、客户服务自动化和内容排名能力。企业服务：优化基于GoogleCloud的AI分析、语义搜索和自动化数据检索功能。

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