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中国建设银行驻莫斯科网站,斜杠青年seo工作室,优秀企业网站的优缺点,pc端网站一、Google GenAI 文本嵌入 Google GenAI 嵌入 API 通过 Gemini 开发者 API 或 Vertex AI 使用 Google 的嵌入模型提供文本嵌入生成功能。本文档介绍如何使用 Google GenAI 文本嵌入 API 创建文本嵌入。 Google GenAI 文本嵌入 API 使用密集向量表示。与稀疏向量#xff08;…一、Google GenAI 文本嵌入Google GenAI 嵌入 API 通过 Gemini 开发者 API 或 Vertex AI 使用 Google 的嵌入模型提供文本嵌入生成功能。本文档介绍如何使用 Google GenAI 文本嵌入 API 创建文本嵌入。Google GenAI 文本嵌入 API 使用密集向量表示。与稀疏向量倾向于直接将单词映射到数字不同密集向量旨在更好地表示一段文本的含义。在生成式 AI 中使用密集向量嵌入的好处是您不仅可以搜索直接的单词或语法匹配还可以更好地搜索与查询含义相符的段落即使这些段落不使用相同的语言。目前Google GenAI SDK 仅支持文本嵌入。多模态嵌入支持正在开发中将在 SDK 可用时添加。此实现提供两种认证模式Gemini 开发者 API使用 API 密钥进行快速原型设计和开发Vertex AI使用 Google Cloud 凭据进行具有企业功能的生产部署二、先决条件选择以下一种认证方法2.1 选项 1Gemini 开发者 APIAPI 密钥从 Google AI Studio 获取 API 密钥将 API 密钥设置为环境变量或在应用程序属性中设置2.2 选项 2Vertex AIGoogle Cloud安装适用于您操作系统的 gcloud CLI。运行以下命令进行身份验证。将 PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目 ID将 ACCOUNT 替换为您的 Google Cloud 用户名。gcloud configsetprojectPROJECT_IDgcloud auth application-default loginACCOUNT2.3 添加仓库和 BOMSpring AI 工件发布在 Maven Central 和 Spring Snapshot 仓库中。请参阅 工件仓库 部分将这些仓库添加到您的构建系统中。为了帮助管理依赖项Spring AI 提供了一个 BOM物料清单来确保在整个项目中使用一致的 Spring AI 版本。请参阅 依赖管理 部分将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统中。三、自动配置Spring AI 的自动配置和 starter 模块的工件名称发生了重大变化。更多信息请参阅 升级说明。Spring AI 为 Google GenAI 嵌入模型提供了 Spring Boot 自动配置。要启用它请将以下依赖项添加到项目的 Maven pom.xml 文件中dependencygroupIdorg.springframework.ai/groupIdartifactIdspring-ai-starter-model-google-genai-embedding/artifactId/dependency或添加到您的 Gradle build.gradle 构建文件中dependencies{implementationorg.springframework.ai:spring-ai-starter-model-google-genai-embedding}请参阅 依赖管理 部分将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。3.1 嵌入属性3.1.1 连接属性前缀 spring.ai.google.genai.embedding 用作属性前缀用于连接到 Google GenAI 嵌入 API。连接属性与 Google GenAI 聊天模块共享。如果您同时使用聊天和嵌入只需使用 spring.ai.google.genai 前缀用于聊天或 spring.ai.google.genai.embedding 前缀用于嵌入配置一次连接。嵌入自动配置的启用和禁用现在通过顶级属性 spring.ai.model.embedding 前缀进行配置。要启用spring.ai.model.embedding.textgoogle-genai默认启用要禁用spring.ai.model.embedding.textnone或任何与 google-genai 不匹配的值进行此更改是为了允许配置多个模型。3.1.2 文本嵌入属性前缀 spring.ai.google.genai.embedding.text 是用于配置 Google GenAI 文本嵌入模型实现的属性前缀。四、示例控制器创建一个新的 Spring Boot 项目并将 spring-ai-starter-model-google-genai-embedding 添加到您的 pom或 gradle依赖项中。在 src/main/resources 目录下添加一个 application.properties 文件来启用和配置 Google GenAI 嵌入模型4.1 使用 Gemini 开发者 APIAPI 密钥spring.ai.google.genai.embedding.api-keyYOUR_API_KEY spring.ai.google.genai.embedding.text.options.modeltext-embedding-0044.2 使用 Vertex AIspring.ai.google.genai.embedding.project-idYOUR_PROJECT_ID spring.ai.google.genai.embedding.locationYOUR_PROJECT_LOCATION spring.ai.google.genai.embedding.text.options.modeltext-embedding-004这将创建一个 GoogleGenAiTextEmbeddingModel 实现您可以将其注入到您的类中。下面是一个简单的 Controller 类示例它使用嵌入模型生成嵌入RestControllerpublicclassEmbeddingController{privatefinalEmbeddingModelembeddingModel;AutowiredpublicEmbeddingController(EmbeddingModelembeddingModel){this.embeddingModelembeddingModel;}GetMapping(/ai/embedding)publicMapembed(RequestParam(valuemessage,defaultValue给我讲个笑话)Stringmessage){EmbeddingResponseembeddingResponsethis.embeddingModel.embedForResponse(List.of(message));returnMap.of(embedding,embeddingResponse);}}五、手动配置GoogleGenAiTextEmbeddingModel 实现了 EmbeddingModel。将 spring-ai-google-genai-embedding 依赖项添加到项目的 Maven pom.xml 文件中dependencygroupIdorg.springframework.ai/groupIdartifactIdspring-ai-google-genai-embedding/artifactId/dependency或添加到您的 Gradle build.gradle 构建文件中dependencies{implementationorg.springframework.ai:spring-ai-google-genai-embedding}请参阅 依赖管理 部分将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。接下来创建一个 GoogleGenAiTextEmbeddingModel 并用于文本嵌入5.1 使用 API 密钥GoogleGenAiEmbeddingConnectionDetailsconnectionDetailsGoogleGenAiEmbeddingConnectionDetails.builder().apiKey(System.getenv(GOOGLE_API_KEY)).build();GoogleGenAiTextEmbeddingOptionsoptionsGoogleGenAiTextEmbeddingOptions.builder().model(GoogleGenAiTextEmbeddingOptions.DEFAULT_MODEL_NAME).taskType(TaskType.RETRIEVAL_DOCUMENT).build();varembeddingModelnewGoogleGenAiTextEmbeddingModel(connectionDetails,options);EmbeddingResponseembeddingResponseembeddingModel.embedForResponse(List.of(Hello World,World is big and salvation is near));5.2 使用 Vertex AIGoogleGenAiEmbeddingConnectionDetailsconnectionDetailsGoogleGenAiEmbeddingConnectionDetails.builder().projectId(System.getenv(GOOGLE_CLOUD_PROJECT)).location(System.getenv(GOOGLE_CLOUD_LOCATION)).build();GoogleGenAiTextEmbeddingOptionsoptionsGoogleGenAiTextEmbeddingOptions.builder().model(GoogleGenAiTextEmbeddingOptions.DEFAULT_MODEL_NAME).taskType(TaskType.RETRIEVAL_DOCUMENT).build();varembeddingModelnewGoogleGenAiTextEmbeddingModel(connectionDetails,options);EmbeddingResponseembeddingResponseembeddingModel.embedForResponse(List.of(Hello World,World is big and salvation is near));六、任务类型Google GenAI 嵌入 API 支持不同的任务类型以针对特定用例优化嵌入RETRIEVAL_QUERY针对检索系统中的搜索查询进行优化RETRIEVAL_DOCUMENT针对检索系统中的文档进行优化SEMANTIC_SIMILARITY针对测量文本之间的语义相似性进行优化CLASSIFICATION针对文本分类任务进行优化CLUSTERING针对聚类相似文本进行优化QUESTION_ANSWERING针对问答系统进行优化FACT_VERIFICATION针对事实核查任务进行优化使用不同任务类型的示例// 用于索引文档GoogleGenAiTextEmbeddingOptionsdocOptionsGoogleGenAiTextEmbeddingOptions.builder().model(text-embedding-004).taskType(TaskType.RETRIEVAL_DOCUMENT).title(产品文档)// 文档的可选标题.build();// 用于搜索查询GoogleGenAiTextEmbeddingOptionsqueryOptionsGoogleGenAiTextEmbeddingOptions.builder().model(text-embedding-004).taskType(TaskType.RETRIEVAL_QUERY).build();七、维度缩减对于模型版本 004 及更高版本您可以减少嵌入维度以优化存储GoogleGenAiTextEmbeddingOptionsoptionsGoogleGenAiTextEmbeddingOptions.builder().model(text-embedding-004).dimensions(256)// 从默认的 768 维度减少到 256 维度.build();八、从 Vertex AI 文本嵌入迁移如果您当前正在使用 Vertex AI 文本嵌入实现spring-ai-vertex-ai-embedding您可以用最小的更改迁移到 Google GenAI8.1 主要差异SDKGoogle GenAI 使用新的 com.google.genai.Client 而不是 Vertex AI SDK身份验证支持 API 密钥和 Google Cloud 凭据包名类位于 org.springframework.ai.google.genai.text 而不是 org.springframework.ai.vertexai.embedding属性前缀使用 spring.ai.google.genai.embedding 而不是 spring.ai.vertex.ai.embedding连接详情使用 GoogleGenAiEmbeddingConnectionDetails 而不是 VertexAiEmbeddingConnectionDetails8.2 何时使用 Google GenAI 与 Vertex AI 文本嵌入在以下情况下使用 Google GenAI 嵌入您希望通过 API 密钥进行快速原型设计您需要来自开发者 API 的最新嵌入功能您希望灵活地在 API 密钥和 Vertex AI 模式之间切换您已经将 Google GenAI 用于聊天在以下情况下使用 Vertex AI 文本嵌入您拥有现有的 Vertex AI 基础设施您需要多模态嵌入目前仅在 Vertex AI 中可用您的组织要求仅使用 Google Cloud 部署