게시물 작성자 Janie Zhang

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  • 2025년 7월 30일 / Gemini

    Gemini Embedding: RAG 및 컨텍스트 엔지니어링 지원

    Gemini Embedding 모델은 AI 애플리케이션의 성능을 개선하며, 특히 컨텍스트 엔지니어링을 통해 이를 달성하는데, 컨텍스트 엔지니어링은 현재 다양한 업계의 조직에서 컨텍스트 인식 시스템을 가동하는 데 사용되며 성능, 정확성, 효율성을 크게 발전시키고 있습니다.

    Gemini Embedding: Powering RAG and context engineering
  • 2025년 7월 14일 / Gemini

    Gemini API에서 Gemini Embedding 정식 출시

    Gemini Embedding 텍스트 모델이 Gemini API 및 Vertex AI에서 정식 출시되었습니다. 이 다용도 모델은 3월에 시험 출시된 이후 MTEB 다국어 리더보드에 지속적으로 1위를 차지했으며, 100개 이상의 언어를 지원하고, 입력 토큰 길이가 최대 2,048입니다. 이 모델의 가격은 백만 입력 토큰당 0.15달러입니다.

    Gemini Embedding now generally available in the Gemini API