Gemini Embeddingは、Googleがリリースした実験的なテキスト埋め込みモデルであり、Gemini APIを通じてサービスを提供しています。このモデルは、多言語テキスト埋め込みベンチマークテスト（MTEB）で卓越した性能を示し、以前の最先端モデルを凌駕しています。テキストを高次元の数値ベクトルに変換し、意味とコンテキスト情報を捉え、検索、分類、類似度検出などのシナリオで広く使用されています。Gemini Embeddingは100以上の言語をサポートし、8Kの入力トークン長と3Kの出力次元を備え、ネストされた表現学習（MRL）技術も導入されており、ストレージのニーズに合わせて次元を柔軟に調整できます。このモデルは現在実験段階にあり、将来は安定版がリリースされる予定です。