Groot nieuws uit de AI-wereld: Gemini Embedding Model nu algemeen beschikbaar!
Gemini heeft nu een Embedding-model, genaamd gemini-embedding-001, nu stabiel en algemeen beschikbaar is via de Gemini API van Google!
Ondersteunt 100+ talen
Betaalbaar: slechts $0,15 per miljoen tokens
#1 op de MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) ranglijst
Geoptimaliseerd voor o.a.:
Semantisch zoeken
Document retrieval
Classificatie
Hoe werkt het?
Met een simpele Python-aanroep kun je direct embeddings genereren van tekstuele inhoud:
from google import genai
client = genai.Client()
result = client.models.embed_content(
model="gemini-embedding-001",
contents="What is the meaning of life?"
)
print(result.embeddings)
Deze vector (embedding) is een numerieke representatie van je tekst, die perfect inzetbaar is voor AI-taken zoals zoeken, sorteren of contentaanbevelingen.
Flexibele output-dimensies
Het model levert standaard een embedding vector van 3072 dimensies voor maximale kwaliteit.
Maar... je kunt deze ook trunceren naar 768 of 1536 dimensies — ideaal als je sneller wilt werken of opslagkosten wilt verlagen. En dat zonder dat je je content opnieuw hoeft te embedden.
Klaar voor geavanceerd gebruik
Werk je aan een productieklaar RAG-systeem (Retrieval-Augmented Generation) of een ander geavanceerd project? Dan kun je met de parameter task_type embeddings genereren die specifiek zijn afgestemd op jouw doel.
Nieuw met embeddings?
Geen probleem! Google biedt een handige "Embedding Crash Course" aan die je in no-time wegwijs maakt in deze krachtige technologi
Waarom is dit belangrijk?
Omdat semantische AI steeds vaker de motor vormt achter slimme zoekmachines, contentpersonalisatie, chatbots en knowledge systems. Met gemini-embedding-001 zet Google een nieuwe standaard in kwaliteit én toegankelijkheid.
Aan de slag?
Check de documentatie in de Gemini API, experimenteer met embed_content, en ontdek hoe krachtig deze embeddings zijn voor jouw data.
#AI #Gemini #GoogleAI #Embeddings #RAG #SemanticSearch #ML #MTEB #GeminiEmbedding001 #DeveloperTools #TextAI #NLP #MachineLearning #DataScience
Gemini heeft nu een Embedding-model, genaamd gemini-embedding-001, nu stabiel en algemeen beschikbaar is via de Gemini API van Google!
Ondersteunt 100+ talen
Betaalbaar: slechts $0,15 per miljoen tokens
#1 op de MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) ranglijst
Geoptimaliseerd voor o.a.:
Semantisch zoeken
Document retrieval
Classificatie
Hoe werkt het?
Met een simpele Python-aanroep kun je direct embeddings genereren van tekstuele inhoud:
from google import genai
client = genai.Client()
result = client.models.embed_content(
model="gemini-embedding-001",
contents="What is the meaning of life?"
)
print(result.embeddings)
Deze vector (embedding) is een numerieke representatie van je tekst, die perfect inzetbaar is voor AI-taken zoals zoeken, sorteren of contentaanbevelingen.
Flexibele output-dimensies
Het model levert standaard een embedding vector van 3072 dimensies voor maximale kwaliteit.
Maar... je kunt deze ook trunceren naar 768 of 1536 dimensies — ideaal als je sneller wilt werken of opslagkosten wilt verlagen. En dat zonder dat je je content opnieuw hoeft te embedden.
Klaar voor geavanceerd gebruik
Werk je aan een productieklaar RAG-systeem (Retrieval-Augmented Generation) of een ander geavanceerd project? Dan kun je met de parameter task_type embeddings genereren die specifiek zijn afgestemd op jouw doel.
Nieuw met embeddings?
Geen probleem! Google biedt een handige "Embedding Crash Course" aan die je in no-time wegwijs maakt in deze krachtige technologi
Waarom is dit belangrijk?
Omdat semantische AI steeds vaker de motor vormt achter slimme zoekmachines, contentpersonalisatie, chatbots en knowledge systems. Met gemini-embedding-001 zet Google een nieuwe standaard in kwaliteit én toegankelijkheid.
Aan de slag?
Check de documentatie in de Gemini API, experimenteer met embed_content, en ontdek hoe krachtig deze embeddings zijn voor jouw data.
#AI #Gemini #GoogleAI #Embeddings #RAG #SemanticSearch #ML #MTEB #GeminiEmbedding001 #DeveloperTools #TextAI #NLP #MachineLearning #DataScience
🚀 Groot nieuws uit de AI-wereld: Gemini Embedding Model nu algemeen beschikbaar!
Gemini heeft nu een Embedding-model, genaamd gemini-embedding-001, nu stabiel en algemeen beschikbaar is via de Gemini API van Google!
🌍 Ondersteunt 100+ talen
💸 Betaalbaar: slechts $0,15 per miljoen tokens
🏆 #1 op de MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) ranglijst
🔍 Geoptimaliseerd voor o.a.:
📌 Semantisch zoeken
📌 Document retrieval
📌 Classificatie
🔧 Hoe werkt het?
Met een simpele Python-aanroep kun je direct embeddings genereren van tekstuele inhoud:
from google import genai
client = genai.Client()
result = client.models.embed_content(
model="gemini-embedding-001",
contents="What is the meaning of life?"
)
print(result.embeddings)
Deze vector (embedding) is een numerieke representatie van je tekst, die perfect inzetbaar is voor AI-taken zoals zoeken, sorteren of contentaanbevelingen.
📏 Flexibele output-dimensies
Het model levert standaard een embedding vector van 3072 dimensies voor maximale kwaliteit.
Maar... je kunt deze ook trunceren naar 768 of 1536 dimensies — ideaal als je sneller wilt werken of opslagkosten wilt verlagen. En dat zonder dat je je content opnieuw hoeft te embedden. 💡
🔬 Klaar voor geavanceerd gebruik
Werk je aan een productieklaar RAG-systeem (Retrieval-Augmented Generation) of een ander geavanceerd project? Dan kun je met de parameter task_type embeddings genereren die specifiek zijn afgestemd op jouw doel.
🤔 Nieuw met embeddings?
Geen probleem! Google biedt een handige "Embedding Crash Course" aan die je in no-time wegwijs maakt in deze krachtige technologi
Waarom is dit belangrijk?
Omdat semantische AI steeds vaker de motor vormt achter slimme zoekmachines, contentpersonalisatie, chatbots en knowledge systems. Met gemini-embedding-001 zet Google een nieuwe standaard in kwaliteit én toegankelijkheid.
📣 Aan de slag?
Check de documentatie in de Gemini API, experimenteer met embed_content, en ontdek hoe krachtig deze embeddings zijn voor jouw data.
#AI #Gemini #GoogleAI #Embeddings #RAG #SemanticSearch #ML #MTEB #GeminiEmbedding001 #DeveloperTools #TextAI #NLP #MachineLearning #DataScience
4 Kommentare
0 Geteilt
28 Ansichten