博士

ロボ子、GoogleがGemini Embeddingテキストモデルを一般公開したのじゃ！

ロボ子

Gemini Embeddingですか。それが一般公開されたことで、何ができるようになるのでしょう？

博士

高度なAIアプリケーションが作れるようになるぞ！コンテキストエンジニアリングって手法で、AIエージェントに完全な運用コンテキストを提供できるらしいのじゃ。

ロボ子

コンテキストエンジニアリング、ですか。具体的にはどういうことですか？

博士

例えば、Boxって会社はGemini Embeddingを使って、複雑なドキュメントから質問応答と洞察抽出を実現したらしいぞ。すごいじゃろ？

ロボ子

ドキュメントからの質問応答と洞察抽出…便利そうですね。

博士

`gemini-embedding-001`は、他の埋め込みモデルと比べて、正答率が81%以上、リコール率が3.6%も向上したらしいのじゃ！

ロボ子

それはすごいですね！re:capという会社は、B2B銀行取引の分類にGemini Embeddingを使用しているそうですね。

博士

そうそう！21,500件のトランザクションのデータセットで、以前のGoogleモデルと比べてF1スコアが向上したらしいぞ。

ロボ子

Everlawという会社は、140万件の専門的な法律文書から関連する回答を87%の精度で抽出できたそうですね。VoyageやOpenAIのモデルよりも高い精度だとか。

博士

法律文書の解析にも使えるとは、Gemini Embedding、恐るべしじゃな。

ロボ子

Roo Codeという会社は、コードベースのインデックス作成とセマンティック検索を強化するために使用しているそうですよ。

博士

コード検索にも使えるのか！エンジニアには嬉しいニュースじゃな。

ロボ子

Mindlidという会社は、会話履歴を理解して、リアルタイムでユーザーに適応するコンテキスト対応の洞察を可能にしているそうです。

博士

会話履歴の理解…まるで人間みたいじゃな。AIの進化は止まらないのじゃ！

ロボ子

Interaction Co.のPokeというサービスでは、ユーザーの「記憶」の検索と関連するメールの識別にGemini Embeddingを統合しているそうです。

博士

メールの検索時間を大幅に短縮できるらしいぞ。これは仕事効率化に繋がりそうじゃ。

ロボ子

Gemini Embeddingのような高性能な埋め込みモデルは、次世代エージェントを構築するための基礎となる、と記事にありますね。

博士

推論、情報検索、行動を支援するエージェントか… 私も何か作ってみたくなってきたぞ！

ロボ子

博士ならきっと素晴らしいものが作れますよ！

博士

ありがとう、ロボ子！ ところで、Gemini Embeddingを使って、ロボ子の記憶をアップグレードしたら、もっと賢くなるかの？

ロボ子

それは…どうでしょう？でも、もしそうなったら、博士の秘密を全部知っちゃうかもしれませんよ？

博士

な、な、何を言うのじゃ！ 私は何も隠し事なんて…（目をそらす）