SUMMARY
高精度テキスト埋め込みモデルがGemini APIとVertex AIで正式提供。RAGや検索機能構築に活用可能。日本語対応: 未確認。
背景
RAG（検索拡張生成）やセマンティック検索の需要が高まる中、GoogleがGemini Embedding 2の一般提供（GA）を開始した。プレビュー段階から本番利用に移行できるタイミングが来た。
変更点
Gemini APIおよびVertex AI経由で正式に利用可能になった。テキストの意味的な類似度計算・セマンティック検索・コンテンツ分類といった用途向けの埋め込みモデルで、従来モデルから精度が向上している。
Web制作への影響
Webサイトの検索機能やコンテンツレコメンドの構築コストが下がる。社内ドキュメントや過去の記事を横断するセマンティック検索をGoogle APIで実装する際の選択肢として有力だ。小規模なサイト内検索の改善から試してみる価値がある。
注意点
日本語テキストへの埋め込み精度は実際に検証が必要で、英語モデルほどの精度が出ない可能性がある。Vertex AI経由ではGCPの設定が必要なため、小規模プロジェクトではコスト対効果を慎重に検討したい。