摘要： 本文介绍了Gemini Embedding文本模型在多个行业中的应用。Gemini Embedding模型被广泛应用于构建先进的AI应用，包括内容智能、金融数据分析、法律发现、代码搜索和个性化心理健康支持等。文章通过具体案例展示了Gemini Embedding模型如何帮助不同组织提高效率、准确性和用户体验，并强调了其在构建未来智能代理系统中的重要性。
讨论： 该内容主要讨论了嵌入（Embeddings）在人工智能模型中的应用，特别是如何将文档、对话历史和工具定义等信息通过嵌入技术高效地集成到模型的记忆中。讨论中涉及了嵌入的生成、使用场景以及与其他技术的比较，如基于代理的搜索和LLM（大型语言模型）的使用。此外，还提到了一些具体的嵌入模型，如gemini-embedding-001和Qwen3-Embedding，以及它们在不同应用中的表现。
原文标题：Gemini Embedding: Powering RAG and context engineering
原文链接：https://developers.googleblog.com/en/gemini-embedding-powering-rag-context-engineering/
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=44747457