الميزات المضمَّنة في Gemini API

تتوافق Gemini API مع نماذج إدراج مختلفة تُنشئ نماذج إدراج فائقة الحداثة للكلمات والعبارات والرموز البرمجية والجمل. ويمكن بعد ذلك استخدام عمليات التضمين الناتجة في مهام مثل البحث الدلالي وتصنيف النصوص والتجميع، وغيرها من المهام الكثيرة.

ما هي البيانات المضمّنة؟

تُسجِّل عمليات التضمين المعنى الدلالي والسياق، ما يؤدي إلى ظهور نص يحمل معاني مشابهة وعمليات تضمين "أقرب". على سبيل المثال، ستتضمّن الجملة "أخذتُ كلبي إلى الطبيب البيطري" والجملة "أخذتُ قطتي إلى الطبيب البيطري" إدخالات قريبة من بعضها في مساحة المتجهات لأنّهما تصفان سياقًا مشابهًا.

يمكنك استخدام عمليات التضمين لمقارنة النصوص المختلفة وفهم كيفية ارتباطها ببعضها. على سبيل المثال، إذا كانت عمليات إدراج النص "قطة" و "كلب" قريبة معًا، يمكنك استنتاج أنّ هاتين الكلمتين متشابهتان من حيث المعنى أو السياق أو كليهما. ويتيح ذلك مجموعة متنوعة من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الشائعة.

إنشاء عمليات التضمين

استخدِم طريقة embedContent لإنشاء نماذج إدراج نص:

Python

from google import genai

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")

result = client.models.embed_content(
        model="text-embedding-004",
        contents="What is the meaning of life?")

print(result.embeddings)

Node.js

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GEMINI_API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "text-embedding-004"});

async function run() {
    const result = await model.embedContent("What is the meaning of life?");
    console.log(result.embedding.values);
}

run();

curl

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/text-embedding-004:embedContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"model": "models/text-embedding-004",
     "content": {
     "parts":[{
     "text": "What is the meaning of life?"}]}
    }'

انتقال

ctx := context.Background()

client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")))
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
defer client.Close()

em := client.EmbeddingModel("text-embedding-004")
res, err := em.EmbedContent(ctx, genai.Text("What is the meaning of life?"))

if err != nil {
    panic(err)
}
fmt.Println(res.Embedding.Values)

حالات الاستخدام

تُستخدَم عمليات تضمين النصوص في مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام الشائعة للذكاء الاصطناعي، مثل:

نماذج التضمين

توفّر Gemini API ثلاثة نماذج لإنشاء نماذج نصية:

نتوقع إصدار إصدارات معدَّلة من نموذج تضمين Gemini في الأشهر القادمة.